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Concurso:
BDMG
Disciplina:
Banco de Dados
Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).
As bibliotecas NumPy, Pandas, SciPy e Statsmodels são frequentemente usadas para manipulação e análise de dados em Python, enquanto Matplotlib, Seaborn e Plotly são amplamente utilizadas para visualização de dados, permitindo a criação de gráficos e plots interativos.
As bibliotecas NumPy, Pandas, SciPy e Statsmodels são frequentemente usadas para manipulação e análise de dados em Python, enquanto Matplotlib, Seaborn e Plotly são amplamente utilizadas para visualização de dados, permitindo a criação de gráficos e plots interativos.
Concurso:
SENAPPEN
Disciplina:
Banco de Dados
Um desenvolvedor de sistemas de informação está utilizando um algoritmo de Data mining que é um algoritmo não paramétrico de classificação por pontos de dados, com base em sua proximidade e associação com outros dados disponíveis, pressupondo que os pontos de dados semelhantes são encontrados próximos uns dos outros. Esse algoritmo é o:
Concurso:
BNDES
Disciplina:
Banco de Dados
O CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia amplamente utilizada para a análise e mineração de dados. Ela fornece um framework estruturado para realizar projetos de análise de dados, cobrindo desde a compreensão inicial do problema até a implementação das soluções. O ciclo CRISP-DM é composto por seis etapas principais: (i) Compreensão do negócio; (ii) Compreensão dos dados; (iii) Preparação dos dados; (iv) Modelagem; (v) Avaliação; (vi) Desenvolvimento. Na fase de compreensão dos dados, as tarefas desempenhadas são:
Concurso:
Universidade Federal do Tocantins - UFT
Disciplina:
Banco de Dados
São métodos de mineração de dados que podem ser aplicados à tarefa de Knowledge Discovery in Databases (KDD) de descoberta de associações, EXCETO:
Concurso:
Universidade Federal do Tocantins - UFT
Disciplina:
Banco de Dados
Analise as afirmativas a seguir referentes à Mineração de Dados.
I. Cada método de mineração de dados requer diferentes necessidades de pré-processamento. Tais necessidades variam em função do aspecto extensional da base de dados em que o método será utilizado.
II. Os métodos de Knowledge Discovery in Databases (KDD), sendo os métodos de Mineração de Dados um caso particular, podem ser considerados operadores definidos a partir de pré-condições e efeitos.
III. Diversos modelos de Redes Neurais Artificiais podem ser utilizados na implementação de métodos de Mineração de Dados.
Assinale a alternativa CORRETA.
