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Com aumento da disponibilidade de computadores, observamos uma quantidade cada vez maior de dados científicos e comerciais armazenados em formato legível por máquina; porém, ao mesmo tempo, a lacuna entre geração de dados ea sua compreensão também aumentou. Acumular dados geralmente não é um problema; na verdade, muitas organizações têm mais dados do que noção sobre que fazer com eles.
A respeito do aumento de dados e da compreensão deles, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
Tradicionalmente, técnicas estatísticas têm sido usadas para extrair informações implícitas dos dados, mas uma análise estatística eficaz requer uma base matemática que poucos gerenciadores de banco de dados ou especialistas em domínio possuem.
Uso de algoritmos para manipular dados é o ponto central do aprendizado de máquina.
Para ser bem-sucedida, uma sessão de aprendizado de máquina deve usar um algoritmo apropriado para obter resultado pretendido.
Além disso, dados devem servir para análise usando o algoritmo desejado, ou será necessária uma preparação cuidadosa dos cientistas.
A etapa de processamento da mineração de dados envolve a e recuperação de dados em linguagem SQL, além das tarefas de armazenar informações em uma forma que torne rápido acesso dos dados.
V-V-V-V-V.
V-F-V-F-V.
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há 2 meses

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Avaliação I - Individual Prova 118525019 - Mineração de Dados
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Avaliação I - Individual Prova 118525019 - Mineração de Dados

Uniasselvi

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há 2 meses

Vamos analisar cada sentença: 1. "Tradicionalmente, técnicas estatísticas têm sido usadas para extrair informações implícitas dos dados, mas uma análise estatística eficaz requer uma base matemática que poucos gerenciadores de banco de dados ou especialistas em domínio possuem." — Verdadeiro (V). Técnicas estatísticas são fundamentais, e a base matemática necessária é complexa para muitos profissionais. 2. "Uso de algoritmos para manipular dados é o ponto central do aprendizado de máquina." — Verdadeiro (V). Aprendizado de máquina depende do uso de algoritmos para processar e aprender com os dados. 3. "Para ser bem-sucedida, uma sessão de aprendizado de máquina deve usar um algoritmo apropriado para obter resultado pretendido." — Verdadeiro (V). A escolha do algoritmo adequado é essencial para o sucesso. 4. "Além disso, dados devem servir para análise usando o algoritmo desejado, ou será necessária uma preparação cuidadosa dos cientistas." — Verdadeiro (V). Dados precisam estar preparados para o algoritmo, caso contrário, é necessária preparação. 5. "A etapa de processamento da mineração de dados envolve a e recuperação de dados em linguagem SQL, além das tarefas de armazenar informações em uma forma que torne rápido acesso dos dados." — Verdadeiro (V). Processamento inclui recuperação e organização eficiente dos dados. Portanto, todas as sentenças são verdadeiras. Resposta correta: V - V - V - V - V.

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Grandes organizações usam algum tipo de banco de dados relacional, normalmente acessível com SQL, para armazenar dados. A maioria dos produtos de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) depende de SQL como linguagem principal, e SGBD geralmente têm um grande número de atributos de análises de dados e de data science incorporados. Considerando as principais características da linguagem de manipulação de dados SQL, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
Modelos de bases de dados mal definidos e códigos de recuperação em SQL inadequados podem ser um descuido do especialista de dados caracterizado por um baixo desempenho nas consultas query.
A programação SQL é aplicada apenas por especialistas de desenvolvimento de aplicativos que persistem dados e verificam dados. Isso corresponde à exigência do entendimento de lógica de programação.
Os aplicativos que utilizam persistência de banco de dados, não só persiste dados e como atua como uma camada secundária da aplicação, através de premissas, como completude dos dados, autenticação, autorização e segurança.
V-F-V.
V-F-F.
F-V-V.
F-F-F.

Independentemente do nível de sofisticação do algoritmo de aprendizado, se não preparar bem base (isto é, seus dados) seu algoritmo não durará muito quando testado em soluções de dados reais. Para preparar dados, é preciso examiná-los bem. Infelizmente, tempo gasto na limpeza dos dados pode ser de cerca de 80% do tempo total dedicado a um projeto de aprendizado de máquina.
A respeito da tarefa de pré-processamento apresentada no excerto e sobre principais problemas em dados brutos, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
O problema de inconsistência é quando há dados, atributos ou objetos ausentes em determinada base de dados.
O problema de incompletude é quando há dados que destoam do que é esperado para determinado campo, como indivíduo que apresenta a idade "M" de 10 anos de idade que apresenta estado civil casado.
O problema de ruído em uma base pode ser definido como variações indesejadas ou inexplicáveis em determinada amostra que podem levar à inconsistência.
V-F-F.
F-V-V.
F-F-V.
V-V-V.

Leia excerto seguir: objetivo do aprendizado máquina é derivar modelos preditivos a partir de dados atuais e históricos. De acordo com as premissas, um algoritmo realiza aprendizado quando obtém as devidas melhorias com uma excessiva quantidade de treinamento ou experiência. Tais resultados eficientes são alcançados por algoritmos específicos de aprendizado Sobre essas técnicas, associe itens, utilizando 0 código a seguir:
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA.
PCA. Os autovetores que correspondem aos maiores autovalores podem ser usados para reconstruir uma grande fração da variância dos dados originais.
II- Análise descritiva. Uma parte central em estatística e visa descrever as principais características de uma base de dados.
III- Distribuição de Frequência. Mostra um resumo dos dados agrupados em classes mutuamente exclusivas e número de ocorrências (frequência) em cada faixa, e pode ser utilizada tanto com dados numéricos quanto categóricos.
I, II, III
III, II, I
II, III, I
III, I, II

A fragmentação de dados após um processo de ingestão de dado de diversas fontes é uma maneira de particionar dados ou em distintos meios físicos, facilitando processamento analítico da mineração de dados. A fragmentação possibilita que um conjunto de dimensões e sua estrutura de dados de uma base de dados sejam segmentadas em pequenos conjuntos de dados que possuem relações entre si. Sobre conceito de particionamento de dados, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
Na visão de uma especialista de dados, um elemento fragmentado define como uma partição gerenciável de forma coletiva ou individual.
O fragmento proporciona uma evolução das bases de dados com uma configuração horizontal e infinita, de maneira que a necessidade de armazenamento e processamento expanda de forma acelerada e aceitável.
A fragmentação pode minimizar muito consumo total de recuperação e armazenamento de dados, a partir de técnicas de arquivamento em camadas para conservar as informações importantes.
V-F-V.
F-V-F.
V-V-F.
F-F-V.

Em certos casos, pode ser necessário converter dados numéricos em dados categóricos. Isso muitas vezes é feito porque certos algoritmos não conseguem lidar com múltiplos tipos de dados ou, às vezes, porque é necessário visualizar determinado conjunto de informações. Esse processo é conhecido como discretização.
A respeito da tarefa de discretização apresentada no excerto, classifique V para as sentenças verdadeiras e para as falsas:
Métodos de discretização permitem transformar atributos quantitativos em qualitativos. Para eles transformam valores numéricos em intervalos ou categorias.
As distribuições são descritas em fórmulas matemáticas e são graficamente descritas com diagramas, como histogramas esquemas de distribuição.
Quando um atributo quantitativo é discretizado, conjunto de possíveis valores é dividido em intervalos, e cada intervalo de valores quantitativos é convertido em um valor.
F-V-F.
V-F-V.
V-V-F.
F-F-V.

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