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Questions and Answers
Qual é a principal função das ferramentas de transformação de dados?
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O que a propriedade 'Retornar somente valores distintos' realiza na transformação de dados?
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Qual das seguintes afirmações descreve corretamente o uso da transformação Classificar?
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Qual é um benefício dos dados transformados de alta qualidade?
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Como as grandes empresas podem tornar seus dados mais gerenciáveis?
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O que é necessário para exibir registros de ID do cliente em ordem decrescente?
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Por que os dados transformados são considerados mais fáceis de usar?
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Quais condições podem ser estabelecidas nas transformações de rota?
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Qual é uma das características da análise de agrupamentos?
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Qual aplicação da Análise de Cluster é mencionada?
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Qual dos seguintes métodos é mencionado como não hierárquico?
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O que é uma desvantagem dos métodos não hierárquicos?
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Qual estratégia pode ser utilizada para determinar o número de clusters em métodos não hierárquicos?
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Como a análise de agrupamentos pode contribuir para estratégias comerciais?
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Qual é um dos usos da análise de agrupamentos em investimentos?
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Qual é uma característica dos métodos hierárquicos de agrupamento?
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Qual é o objetivo principal dos métodos hierárquicos de análise de cluster?
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Uma desvantagem dos métodos hierárquicos é que:
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Na medicina, como a Análise de Cluster pode ser útil?
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Qual método de análise de cluster busca formar grupos com a mínima distância interna possível?
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Como os antropólogos podem utilizar os métodos de análise de clusters nas Ciências Sociais?
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Os métodos particionais na análise de cluster se caracterizam por:
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O que é uma consequência da análise de cluster na psicologia e psiquiatria?
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Qual é uma característica dos algoritmos aglomerativos no contexto da análise de cluster?
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O que é fluência em dados?
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Qual componente não faz parte do sistema de manutenção de registros mencionado?
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Qual a função de um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD)?
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Quais das seguintes linguagens de programação são mencionadas para ciência de dados?
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O que caracteriza os bancos de dados não relacionais?
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Qual é uma das principais funções das soluções para Big Data?
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Qual das opções a seguir NÃO é um exemplo de SGBD?
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Qual dos seguintes elementos é considerado parte da arquitetura de Big Data?
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Qual é uma das principais responsabilidades de um Administrador de Banco de Dados (DBA)?
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Quais são as desvantagens de um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD)?
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Qual das funções a seguir não é atribuída ao DBA?
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Como os usuários podem controlar o acesso a objetos de banco de dados?
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Qual é a característica principal dos SGBDs mencionada?
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Qual é o recurso primário em um ambiente de banco de dados?
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Qual das opções a seguir é uma função básica do Administrador de Banco de Dados?
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Qual é um exemplo de objeto de banco de dados que os usuários podem gerenciar?
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Qual a principal diferença entre algoritmos hierárquicos e divisivos em Analytics?
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O que caracteriza a modelagem estatística dentro do contexto de Analytics?
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Qual das opções abaixo não é uma técnica aplicada em Analytics?
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Como a inteligência analítica pode contribuir para as empresas?
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Qual afirmação sobre o método de otimização em Analytics é correta?
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Qual dos seguintes não é um resultado esperado da aplicação de Analytics a prevenção do crime?
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Qual é o foco da técnica de Text Mining dentro da análise de dados?
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Por que os métodos não hierárquicos como o divisivo são menos comuns em Analytics?
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Study Notes
Fluência em Dados - Teoria e Questões de Provas
- Fluência em dados, também conhecida como data literacy, é a habilidade de acessar, identificar e interpretar dados, com um objetivo definido.
- Um SGBD (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados) é um software com recursos específicos para facilitar a manipulação de dados e o desenvolvimento de programas aplicativos.
- Um banco de dados é uma coleção inter-relacionada de dados que representa informações sobre um domínio específico.
- Exemplos de Banco de Dados: lista telefônica, controle de acervo de biblioteca, sistema de controle de recursos humanos de uma empresa.
- Conceitos importantes: atributos, métricas, transformação de dados, bancos de dados e Big Data, governança de dados (centralizada, compartilhada e colegiada), ciência de dados, ciclo de vida do processo de ciência de dados, computação em nuvens, arquitetura de Big Data.
Objetivo de um Sistema de Banco de Dados
- Isolar os usuários dos detalhes internos do banco de dados (abstração de dados).
- Prover independência de dados às aplicações (estruturas e estratégias de acesso).
Características de um SGBD
- Controle de Redundâncias: armazenamento de uma mesma informação em locais diferentes.
- Compartilhamento de Dados: garantia de acesso seguro à informação para múltiplos usuários.
- Controle de Acesso: controle de permissões para o acesso e modificação de dados.
- Interfaceamento: múltiplas formas de acesso (gráficos, linguagem natural, SQL e menus).
- Esquematização: mecanismos para compreender relacionamentos entre tabelas.
- Controle de Integridade: prevenção de erros ou acessos comprometedores aos dados.
- Backups: facilidades de recuperação de falhas de hardware e software.
Tipos de SGBD
- SQL (Relational): modelo de dados baseado em tabelas (relações).
- NoSQL (Non Relational): modelos flexíveis de dados, como chave-valor, documento, gráfico.
Tipos de Usuários Finais
- Usuários casuais: acessam o banco de dados casualmente e utilizam consultas para especificar suas necessidades.
- Usuários novatos ou paramétricos: utilizam porções pré-definidas do banco de dados através de consultas pré-estabelecidas.
- Usuários sofisticados: usam o SGBD na sua totalidade através consultas complexas.
Modelos Relacionais
- As tabelas, colunas/campos e chaves (primárias e estrangeiras) são os componentes básicos.
- Padrões e definições para a estrutura do banco de dados.
- Usado para relacionar tabelas.
Métodos de Análise de Dados
- Análise Descritiva: sumarização de dados para entender tendências.
- Análise Diagnóstica: análise das causas de determinado evento.
- Análise Preditiva: projeções para cenários futuros.
- Análise Prescritiva: ações para otimizar cenários futuros.
Aprendizado de Máquina
- Um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos.
- Identifica padrões em dados para tomada de decisões.
- Tipos: supervisionado (com dados rotulados), não supervisionado (sem dados rotulados), por reforço.
Transformações de Dados
- Conversão de dados brutos para um formato utilizável.
- Inclui atividades como filtrar baseando em regras, combinar campos.
Dados de Treino e Teste
- Dados de treino são usados para criar modelos.
- Dados de teste medem o desempenho do modelo em dados novos e desconhecidos.
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Description
Teste seus conhecimentos sobre fluência em dados e sistemas de gerenciamento de banco de dados. Este quiz aborda conceitos fundamentais, como atributos, métricas e a governança de dados. Prepare-se para aplicar sua compreensão em questões práticas sobre o domínio de dados.
