O gabarito da questão está correto. O Cassandra DB permite que sejam criados tipos definidos pelo desenvolvedor, que são chamados de User-Defined Types (UDTs).Para criar um UDT no Cassandra DB, é necessário utilizar o comando CREATE TYPE, seguido pelo nome do tipo e pela definição das colunas e seus tipos de dados correspondentes.O exemplo de código apresentado na alternativa E cria um UDT chamado "endereco", que possui quatro colunas: rua (do tipo text), cidade (do tipo text), num (do tipo int) e complemento (do tipo text).Portanto, a alternativa correta é a letra E, "CREATE TYPE endereco (rua text, cidade text, num int, complemento text);"

O gabarito da questão está correto. Para criar um índice no MongoDB, é necessário utilizar o método createIndex() da coleção.A sintaxe correta para a criação de um índice no MongoDB é: db.collection.createIndex({ &lt;fieldname&gt;: 1 }) Onde "collection" é o nome da coleção, "fieldname" é o nome do campo que será indexado e "1" é a ordem de indexação (1 para indexação crescente e -1 para indexação decrescente).Portanto, a alternativa correta é a letra A, "db.collection.createIndex ({&lt;fieldname&gt;: (11-1) });".

A alternativa correta é a letra D, "Classificação".A classificação é um dos métodos supervisionados mais comuns na mineração de dados e é usado para tarefas frequentes do dia a dia, como prever se um cliente vai comprar um produto, se um paciente tem uma doença ou não, entre outras.A classificação envolve a construção de um modelo de classificação a partir de um conjunto de dados de treinamento rotulados, onde cada exemplo de treinamento é uma instância de dados com um rótulo de classe atribuído. O modelo de classificação é então usado para prever o rótulo de classe de novos exemplos de dados.Portanto, a alternativa correta é a letra D, "Classificação".

A questão descreve corretamente a técnica de mineração de dados conhecida como Classificação Naive Bayes. Esta técnica usa a teoria das probabilidades para encontrar a classificação mais provável, sem usar representações explícitas do classificador, como regras ou árvores de decisão. O Naive Bayes é amplamente utilizado para classificação de texto, análise de sentimento e outras aplicações de mineração de dados.

É um conjunto de bibliotecas de um 
programa que realiza a classificação de 
dados.

É qualquer algoritmo que atribui uma 
classificação para instâncias invisíveis.

É toda função matemática que classifica 
para instâncias de uma base de dados.

É uma linguagem computacional que 
aprimora a classificação de dados.

É um sistema de banco de dados que realiza 
o tratamento e a limpeza de dados que os 
classifica para o uso.

Com base no conceito de classificação em mineração de dados, a alternativa correta é a (B), que afirma que um classificador é qualquer algoritmo que atribui uma classificação para instâncias invisíveis. O objetivo da classificação é encontrar um modelo que permita atribuir rótulos ou classes a novos dados, com base nos padrões extraídos dos dados de treinamento previamente rotulados. Esses algoritmos são treinados usando dados de treinamento e, em seguida, aplicados a dados de teste ou novos dados, com o objetivo de predizer a classe correta para cada instância. É importante destacar que existem diversos algoritmos de classificação na mineração de dados, cada um com suas particularidades e aplicações específicas.

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