A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

Uma das formas de se realizar um agrupamento é por meio de técnicas de agrupamento baseadas em hierarquia, em que se pode criar estrutura hierárquica de acordo com a proximidade entre os indivíduos, o que resulta em uma árvore binária.

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

SVM é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que pode ser usado para desafios de classificação ou regressão.

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

KNN é um algoritmo de aprendizado supervisionado não paramétrico que não pode ser utilizado em problemas de classificação, uma vez que seu objetivo é prever valores numéricos e não valores categóricos.

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

Deep learning é um tipo de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais para permitir que sistemas digitais aprendam e tomem decisões com base em dados não estruturados e não rotulados. 

Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest. 

Nas árvores de decisão e em random forest, são utilizadas técnicas estatísticas com o objetivo de se produzir, a partir de um conjunto de observações, uma predição de valores em função de uma ou mais variáveis independentes contínuas e(ou) binárias.

Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest. 

O algoritmo de classificação Naive Bayes pode ser utilizado para o cálculo da probabilidade de ocorrência de um evento, com base em probabilidades obtidas em eventos numéricos passados, e, por isso, não pode ser empregado em atividades de classificação textual.

Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest. 

Random forest é um algoritmo de classificação que permite a realização de mineração dos dados por meio da criação de estruturas de aprendizagem a partir de uma base de dados na qual se utiliza uma única árvore de decisão para a classificação dos dados.

Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest. 

Naive Bayes é um algoritmo de classificação baseado na aprendizagem por reforço, em que um agente realiza uma ação e recebe uma recompensa de acordo com o resultado dessa ação por meio da implementação do teorema de Bayes, com o objetivo de encontrar a probabilidade a posteriori. 

Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest. 

Tamanho do nó, número de árvores e número de recursos amostrados, ou número de preditores amostrados, são parâmetros de algoritmos random forest. 

No que se refere à governança de dados, julgue o próximo item. 

Um dado de referência, como, por exemplo, os dados dos clientes, é uma informação crucial para a operação do negócio.

No que se refere à governança de dados, julgue o próximo item. 

De acordo com a LGPD, dados pessoais relacionados a convicção religiosa são considerados sensíveis e só podem ser tratados com o consentimento específico e destacado do titular ou de seu representante legal.

A respeito de visualização, análise exploratória de dados e geoprocessamento, julgue o seguinte item. 

No contexto de um layout de relatório, o equilíbrio assimétrico consiste na distribuição do peso uniforme dos objetos em ambas as metades da página, independentemente do tamanho dos objetos. 

A respeito de visualização, análise exploratória de dados e geoprocessamento, julgue o seguinte item. 

A aplicação de hierarquias de atributo em modelos analíticos é uma prática eficiente, que permite a organização de valores pré-agregados em cada nível e otimiza a análise de dados.

A respeito de visualização, análise exploratória de dados e geoprocessamento, julgue o seguinte item. 

Os mapas temáticos incluem áreas geográficas delineadas por um ou mais polígonos, a exemplo dos mapas de uso do solo e mapas que indicam a capacidade agrícola de determinada região.

A respeito de visualização, análise exploratória de dados e geoprocessamento, julgue o seguinte item. 

A definição de seções implícitas pode ser realizada pela utilização de formas coloridas e pela sobreposição de elementos visuais alinhados, o que confere uma clara distinção entre diferentes áreas do layout dos dashboards.

Em relação ao tratamento e à qualidade dos dados no sistema de gerenciamento de informações, julgue o item subsequente. 

O agente de tratamento deve demonstrar a adoção de medidas eficazes e capazes de comprovar a observância e o cumprimento das normas de proteção de dados pessoais, bem como demonstrar a eficácia dessas medidas.

Em relação ao tratamento e à qualidade dos dados no sistema de gerenciamento de informações, julgue o item subsequente. 

De acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), os dados pessoais devem ser retidos por um período de cinco anos, mesmo após a conclusão do seu processamento, desde que sejam cumpridos os limites técnicos das atividades em questão.

Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI. 

O processo de otimização de desempenho, em bases de dados, consiste em redimensionar o tamanho do modelo semântico, o que resulta em uma maior rapidez na atualização dos dados, cálculos e renderização dos elementos visuais em relatórios.

Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI. 

A consolidação de dimensões de floco de neve em um modelo de tabela única pode implicar o armazenamento de dados não normalizados e redundantes, o que resulta em maior tamanho de armazenamento. 

Julgue o item que se segue, relativo a conceitos de data warehouse, técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI. 

A relação entre uma tabela de fatos e suas respectivas tabelas de dimensões em um data warehouse é estabelecida pela chave primária da tabela de fatos e a chave estrangeira da tabela de dimensões.