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CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões
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2 questões encontradas
ID 205494 Tecnologia da Informação Análise de Dados FGV 2026

Um Auditor está montando um fluxo de dados que extrai informações de um banco de dados SQL, de notas fiscais eletrônicas em formato JSON e de relatórios em PDF com texto livre.
Assinale a opção que indica a classificação desses três tipos de dados, respectivamente.

A Estruturados, Semiestruturados e Não Estruturados.
B Não Estruturados, Estruturados e Semiestruturados.
C Semiestruturados, Estruturados e Não Estruturados.
D Estruturados, Não Estruturados e Semiestruturados.
E Todos são classificados como Estruturados após o processo de ETL.
ID 21061 Tecnologia da Informação Análise de Dados Cebraspe 2025

O framework CRISP-DM organiza o ciclo de vida de um projeto de análise de dados em seis fases interconectadas e iterativas. A respeito da dinâmica funcional entre essas fases, assinale a opção tecnicamente correta.

A A fase de modelagem precede cronologicamente a fase de entendimento de dados, uma vez que a escolha prévia do algoritmo de aprendizado de máquina é o que define quais fontes de dados deverão ser coletadas.
B A etapa de avaliação (evaluation) restringe-se à mensuração de métricas estatísticas e de performance técnica do modelo (como acurácia ou erro), sendo o marco final de encerramento do projeto, sem possibilidade de retorno às fases anteriores.
C O fluxo do CRISP-DM é estritamente linear, assegurando que eventuais inconsistências na fase de entendimento de dados (data understanding) sejam mitigadas por meio de ajustes automáticos durante a implantação (deployment).
D A fase de entendimento do negócio (business understanding) deve ser encerrada de forma definitiva e imutável antes do início da exploração de dados, a fim de garantir a integridade do escopo do projeto.
E A fase de preparação de dados (data preparation) é, frequentemente, a que consome maior esforço cronológico no ciclo e mantém uma relação de interdependência cíclica com a fase de modelagem (modeling), visto que os requisitos específicos de um algoritmo podem demandar novas transformações ou seleções de atributos.