Outros

Brasil

Big Data e Inteligência Analítica

pt-br

Modelagem de Dados

A disciplina de Modelagem de Dados é fundamental para profissionais da área de tecnologia da informação que trabalham com bancos de dados. Durante as aulas, os alunos aprendem a representar as informações de uma organização em um modelo de dados, que pode ser implementado em um banco de dados relacional ou não relacional. A disciplina aborda conceitos como entidades, atributos, relacionamentos, chaves primárias e estrangeiras, normalização e modelagem dimensional. O conhecimento em Modelagem de Dados é essencial para projetar e implementar bancos de dados eficientes e escaláveis, que atendam às necessidades de uma organização.

Exam

Text

Avaliação Final (Objetiva) -ML II Individual

RESTRICTED

Exatas

Ciência da Computação

Bases de Dados

Graduate

Uniasselvi

Celulares Rosario

Other

Sobre o código em Python para remover stopwords, ordene os itens a seguir:
I- stopwords = set (stopwords.words(‘portugueses’) + list(punctuation))....

Sobre o código em Python para remover stopwords, ordene os itens a seguir: I- stopwords = set (stopwords.words(‘portugueses’) + list(punctuation)). II- palavras_sem_stopwords = [palavras for palavras in palavras if palavras not in stopwords]. III- from nltk.corpus import stopwords. IV- from string import punctuation. Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: A I - II - III - IV. B III - IV - I - II. C II - I - IV - III. D III - II - I - IV.

General Studies

Questões Para o Saber: Compartilhando questões para auxiliar no aprendizado e aprimoramento de habilidades em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos aprender mais sobre os assuntos que nos interessam através dessas questões desafiadoras!

Questões Para o Saber

Sobre a etapa de transformação, analise as seguintes características:
I. Dados são convertidos em um formato que permita uma análise mais eficiente...

Sobre a etapa de transformação, analise as seguintes características: I. Dados são convertidos em um formato que permita uma análise mais eficiente. II. Padrões diferentes são unificados. III. Apresentam os resultados das análises. É correto o que se afirma em: A I, apenas. B I e II, apenas. C II e III, apenas. D III, apenas.

Machine learning é um subcampo da inteligência artificial que consiste em usar métodos computacionais intensivos a fim de detectar padrões e gerar ...

Machine learning é um subcampo da inteligência artificial que consiste em usar métodos computacionais intensivos a fim de detectar padrões e gerar modelos preditivos para o contexto em que está sendo empregado; tendo por característica o autoaprendizado. Considerando as técnicas de agrupamento, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: ( ) O agrupamento pode ser definido como a busca por uma estrutura de clusters. ( ) Os clusters compartilham características diferentes relevantes para a análise dos dados. ( ) O algoritmo de K-Médias utiliza o critério de compactação e naturalmente apresenta resultados bastante satisfatórios para grupos de formato esférico. ( ) A avaliação dos clusters tem por objetivo determinar se a estrutura encontrada de fato existe e se faz sentido. Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: A V - F - V - V. B V - F - V - F. C V - F - F - V. D F - F - F - V.

Sobre as etapas do CRISP-DM, assinale a alternativa CORRETA:

A Compreensão dos negócios, Entendimento dos dados, Preparação dos dados, Modelagem, ...

Sobre as etapas do CRISP-DM, assinale a alternativa CORRETA: A Compreensão dos negócios, Entendimento dos dados, Preparação dos dados, Modelagem, Análise dos resultados e Data Warehousing. B Compreensão dos negócios, Entendimento dos dados, Preparação dos dados, Data Mining, Análise dos resultados e Divulgação dos resultados. C Compreensão dos negócios, Entendimento dos dados, enriquecimento semântico, Modelagem, Análise dos resultados e Divulgação dos resultados. D Compreensão dos negócios, Entendimento dos dados, Preparação dos dados, Modelagem, Análise dos resultados e Divulgação dos resultados.

MaterialAggregator/Subjects/Materials/Recent

MaterialAggregator/Subjects/Questions/New

Avaliação Final (Objetiva) -ML II Individual

Conteudo restrito apenas para assinantes