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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
102 questões encontradas
Em uma sala estão 100 pessoas. Essas pessoas sairão da sala em etapas. O número de pessoas que sairão em cada etapa, e nessa ordem, serão: 1, 2, 3, 4, e assim sucessivamente. Pela primeira vez, após uma determinada etapa, restarão na sala menos do que 50 pessoas. Nessa situação, o número de pessoas que ainda estão na sala é igual a
Por quê? “Correlação não é causa” é um mantra que todos aqueles que já entraram numa aula de estatística ou de metodologia científica ouviram. E de fato não é. O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs. O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar. Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses. Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado) 1 contrafactual: simulação (sentido aproximado) 2 big data: grande banco de dados De acordo com as informações do texto, Pearl e Mackenzie
Um administrador da rede de computadores de uma empresa foi notificado da ocorrência de um ataque de segurança realizado por meio da Internet e identificou como sendo do tipo spoofing, pois
Texto associado
Por quê? “Correlação não é causa” é um mantra que todos aqueles que já entraram numa aula de estatística ou de metodologia científica ouviram. E de fato não é. O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs. O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar. Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses. Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado) 1 contrafactual: simulação (sentido aproximado) 2 big data: grande banco de dados De acordo com as informações do texto, Pearl e Mackenzie
No contexto do primeiro parágrafo, a passagem – O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs. – serve ao propósito de
Considerando alguns dos requisitos da segurança da informação contidos na Norma NBR ISO/IEC 27001 (Tecnologia da Informação – Técnicas de segurança – Sistemas de gestão da segurança da informação – Requisitos), é correto afirmar:
Texto associado
Por quê? “Correlação não é causa” é um mantra que todos aqueles que já entraram numa aula de estatística ou de metodologia científica ouviram. E de fato não é. O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs. O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar. Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses. Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado) 1 contrafactual: simulação (sentido aproximado) 2 big data: grande banco de dados