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Dashboards de business intelligence são ferramentas autoexplicativas, que dispensam literacia de dados (data literacy) por gestores e analistas.
Uma arquitetura de business intelligence moderna dispensa o uso de um data warehouse, uma vez que as ferramentas de visualização conseguem processar petabytes de dados brutos diretamente de bancos transacionais sem perda de performance.
O uso de algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN) permite converter dados não estruturados de prontuários médicos e diários oficiais em indicadores quantitativos monitoráveis.
A partir da situação hipotética precedente, considerando que todas as bibliotecas estejam instaladas e que qualquer trecho entre aspas, sejam elas retas ou curvas, representa uma cadeia de caracteres, julgue o item a seguir.
A execução do comando df.sort_values(by="idade") alterará permanentemente a ordem das linhas no arquivo original pacientes.csv.
A partir da situação hipotética precedente, considerando que todas as bibliotecas estejam instaladas e que qualquer trecho entre aspas, sejam elas retas ou curvas, representa uma cadeia de caracteres, julgue o item a seguir.
A execução do comando a seguir retorna os usuários cuja idade é maior que 40 anos e cujo nível de glicemia em jejum é maior que 135 mg/dl de sangue.
A partir da situação hipotética precedente, considerando que todas as bibliotecas estejam instaladas e que qualquer trecho entre aspas, sejam elas retas ou curvas, representa uma cadeia de caracteres, julgue o item a seguir.
O método df.describe() fornece um resumo estatístico das variáveis numéricas, incluindo média, desvio padrão e quantis, o que facilita a identificação de outliers nesses dados.
Ao centralizar métricas em uma tabela fato e ligá-la a dimensões, a modelagem dimensional para BI permite consultas rápidas em milhões de registros, facilitando a análise de indicadores.
Dashboards de business intelligence são ferramentas autoexplicativas, que dispensam literacia de dados (data literacy) por gestores e analistas.
Uma arquitetura de business intelligence moderna dispensa o uso de um data warehouse, uma vez que as ferramentas de visualização conseguem processar petabytes de dados brutos diretamente de bancos transacionais sem perda de performance.
Data lake permite o armazenamento de dados brutos de diferentes origens para futuras análises, sem a rigidez de um esquema de banco de dados relacional.
O fenômeno garbage in, garbage out (GIGO) é mitigado automaticamente pelo uso de algoritmos de deep learning, que conseguem extrair insights precisos mesmo de bases de dados públicos altamente inconsistentes e mal preenchidas.
O uso de algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN) permite converter dados não estruturados de prontuários médicos e diários oficiais em indicadores quantitativos monitoráveis.
A respeito de sistemas e fontes de informação em saúde, julgue o próximo item.
A obrigatoriedade de preenchimento de campos nos sistemas que operam banco de dados em saúde assegura a veracidade das informações registradas.