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Questões de concursos de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial para CEBRASPE (CESPE)

Leia os enunciados, as respostas e os comentários dos professores. Para estudar, usar a revisão espaçada e acompanhar seu progresso, entre na sua conta.

FC514946 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Julgue o item subsecutivo, no que se refere a aprendizado de máquina e API (application programming interface). Em aprendizado de máquina, não há overfitting.

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC514947 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

A respeito das regras de associação e da análise de agrupamentos na exploração de dados, julgue o item subsequente. O algoritmo k-means é um método de clusterização do tipo particional que requer a definição prévia do número de clusters e u

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC514948 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

No que se refere a processamento de linguagem natural, árvores de decisão e Python, julgue o item que se segue. Considere que um algoritmo de árvore de decisão utilize entropia como medida de impureza para realizar as divisões dos dados em

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC514949 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Acerca de autoencoders, julgue o próximo item. Quanto menor for a dimensão do espaço de representação latente de um autoencoder, maior será a sua capacidade de regenerar a informação da entrada em sua saída.

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC514950 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Julgue o item a seguir, relativo à inteligência artificial (IA). LLM (Large Language Models) são modelos de aprendizado profundo pré-treinados em grandes quantidades de dados que podem ser utilizados para gerar texto e outros conteúdos, alé

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC514951 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

No que se refere a processamento de linguagem natural, árvores de decisão e Python, julgue o item que se segue. O modelo BoW (bag of words) é capaz de capturar relações sinonímicas entre palavras.

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FC514952 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Acerca de segurança da informação, bancos de dados e aprendizado de máquina, julgue o próximo item. A técnica de clustering em data mining atribui categorias aos grupos de dados para facilitar a análise e a tomada de decisão.

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FC546317 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Dados estruturados são tipos de dados que

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FC546318 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Assinale a opção correta a respeito de dados abertos.

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FC546319 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Governança de dados consiste em

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FC546320 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

A abordagem de qualidade de dados conhecida como quality by design caracteriza-se pela

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FC546327 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

No contexto de data warehousing, o esquema estrela (star schema) caracteriza-se como

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FC546330 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Acerca do conceito e da aplicação da modelagem dimensional, assinale a opção correta.

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FC546332 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Em data warehousing, o processo ETL é responsável por

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC546336 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Alguns algoritmos de mineração de dados requerem que os atributos sejam categóricos, o que impossibilita o uso direto de dados numéricos. Para contornar essa limitação, pode-se aplicar a discretização. Acerca desse processo, assinale a opçã

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC546338 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

O uso de big data no setor jurídico tem-se mostrado promissor na identificação de padrões em jurisprudências e na otimização de processos. Considerando os 5 Vs do Big Data e a aplicação dessa tecnologia ao setor jurídico, assinale a opção c

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC546341 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

O Hadoop é um ecossistema para processamento distribuído de grandes volumes de dados, estruturados ou não. Sua arquitetura central é composta por módulos complementares. Considerando essas informações, assinale a opção em que são corretamen

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC546351 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

No que diz respeito ao fenômeno de sobreajuste (overfitting), assinale a opção correta.

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC546352 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Considerando a aplicação do algoritmo Apriori sobre um conjunto de dados transacionais, assinale a opção correta no que concerne aos conceitos envolvidos na geração de regras de associação.

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC546353 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Assinale a opção em que é corretamente apresentada uma limitação do particionamento final produzido pelo algoritmo k-means.

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FC546355 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Considerando o contexto da mineração de dados, assinale a opção correta a respeito do funcionamento e das características das árvores de decisão.

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC546356 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Se o objetivo de um modelo de machine learning for identificar os clientes que possuem maior chance de cancelar o contrato no próximo mês, a partir de variáveis como tempo de permanência, valor gasto mensal e histórico de reclamações, então

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC546357 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Um modelo de machine learning foi treinado para prever se determinado email é spam ou não. Ao se avaliar o desempenho do modelo, observou-se que a métrica utilizada representava a proporção de exemplos positivos corretamente identificados e

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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FC546358 · TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Assinale a opção que apresenta corretamente a tarefa de mineração de dados adequada a ser utilizada caso um banco deseje prever, a partir de variáveis como renda, idade e histórico de pagamentos, o valor do limite de crédito que deve conced

CEBRASPE (CESPE) · 2025

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