Avaliação On-Line 1 (AOL 1) - Questionário

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1. Pergunta 1
/1
Leia o trecho a seguir:
“Python possui diversos recursos que o tornam mais adequado para o aprendizado (e prática) de Data Science: 
• É gratuito.
 • É relativamente simples de codificar (e, o principal, de entender).
• Possui muitas bibliotecas úteis relacionadas ao data science.”
Fonte: GRUS, Joel. Data Science do zero: primeiras regras com o Phyton. Brasil: São Paulo: Alta Books, 2018, p. XIII.
Existem diversas linguagens com várias características, porém a linguagem Python é:
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1. 
originada na linguagem PHP, com base em linguagem C, com aplicação em SQL.
2. 
simples, orientada a objetos, criada com base na linguagem C. 
Resposta correta
3. 
amigável e indicada para eventos.
4. 
produtiva e orientada e baseada na linguagem S.
5. 
baseada em linguagem java.
2. Pergunta 2
/1
Leia o trecho a seguir:
“Agora, com grandes quantidades de dados disponíveis, as empresas em quase todos os setores estão focadas em explorá-los para obter vantagem competitiva. No passado, as empresas podiam contratar equipes de estatísticos, modeladores e analistas para explorar manualmente os conjuntos de dados, mas seu volume e variedade superaram muito a capacidade da análise manual. Ao mesmo tempo, os computadores se tornaram muito mais poderosos, a comunicação em rede é onipresente, e foram desenvolvidos algoritmos que podem conectar conjuntos de dados para permitir análises muito mais amplas e profundas do que antes.”
Fonte: FOSTER, Provost; FAWCETT, Tom. Data Science para negócios: O que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados? Rio de Janeiro: Altabooks, 2016, p. 1. 
A partir dessas informações e do conteúdo estudado a respeito da evolução da ciência de dados, pode-se afirmar que:
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1. 
Antigamente, os estatísticos faziam a análise de Data Science. Porém, com o avanço tecnológico, a ciência passou a contar com sistemas eletrônicos.
Resposta correta
2. 
Atualmente, apesar de os estatísticos darem conta de manusear todos os dados, os programadores ajudam a tornar o processo mais rápido. 
3. 
A programação computacional de dados surgiu com o nascimento da estatística.
4. 
Os dados recebidos atualmente são quase todos falsos. 
5. 
Antigamente, as análises eram mais profundas, porém menos eficientes. 
3. Pergunta 3
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Leia o trecho a seguir:
“O furacão Francês estava a caminho, avançando pelo Caribe, ameaçando atingir a costa atlântica da Flórida. Os residentes se mudaram para terrenos mais elevados, porém distantes, em Bentonville, Arkansas. Executivos das lojas Walmart decidiram que a situação oferecia uma grande oportunidade para uma de suas mais recentes armas orientadas em dados: a tecnologia preditiva.”
Fonte: FOSTER, Provost e FAWCETT, Tom. Data Science para negócios: O que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados? Rio de Janeiro: Altabooks, 2016, p. 3.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s).
 I.( ) Ganhos de Informação mostram quais análises são mais confiáveis.
II.( ) Através da entropia, descobre-se o nível de mistura dos dados, o que pode torná-los mais ou menos confusos. 
III.( ) Árvores de decisão refletem uma predição do futuro.
IV.( ) O log é dispensável em um cálculo de entropia.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
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1. 
F, V, V, F.
2. 
V, F, F, F.
3. 
V, V, V, F.
Resposta correta
4. 
V, F, V, V.
5. 
V, V, F, V.
4. Pergunta 4
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Leia o trecho a seguir:
“Então quando você pede ao computador para segmentar seus clientes para você, isso é chamado de aprendizado de máquina não supervisionado, porque você não está ‘supervisionando', e dizendo ao computador como fazer seu trabalho. Isso é um contraste com aprendizado de máquina supervisionado, que geralmente aparece quando a inteligência artificial tem o papel principal.” 
Fonte: FOREMAN. Jonh. Data Smart: Usando Data Science para transformar informação em insight. Brasil, São Paulo: Alta books, 2016, p. 29.
A partir dessas informações e do conteúdo estudado a respeito dos tipos de aprendizado, pode-se dizer que, quando o programador monta o script, que a propaganda de esmalte será enviada automaticamente ao público feminino, isso é um aprendizado:
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1. 
Misto, pois o aprendizado supervisionado é aquele que possui uma observação após a criação do código.
2. 
Inexistente, pois o usuário é o responsável por decidir as variações em todas as ocasiões.
3. Incorreta: 
Não supervisionado, pois o programador não pode criar palavras-chave para descobrir se o público é feminino ou masculino. 
4. 
Racional, pois os sistemas têm a capacidade de pensar como humanos, decidindo essas variações. 
5. 
Supervisionado, pois o computador não segmentará quem é mulher sozinho, ele apenas receberá os dados booleanos com sexo feminino marcado.
Resposta correta
5. Pergunta 5
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Leia o trecho abaixo:
“Dados intervalares ou racionais são os dados quantitativos e todas as medidas de tendência central e de dispersão são apropriadas a eles. A escolha das medidas depende do uso que se pretende da estatística e da distribuição de frequências.”
Fonte: MASSAD, Eduardo et al. Métodos quantitativos em medicina. São Paulo, Barueri: Manole, 2004, p.148. 
Ao analisar as quantitativas contínuas e discretas para comparar dois números, pode-se dizer que:
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1. 
As quantitativas e as qualitativas comparam dimensões com operadores +, -, == e !=.
2. 
as quantitativas discretas comparam maiores ou menores valores com operadores de ==(igual) e !=(diferente).
3. 
as quantitativas contínuas possuem decimais e seus níveis ideais não estão em ser maior ou menor, mas de estarem no intervalo ideal.
Resposta correta
4. 
as quantitativas discretas comparam com operadores de +, -, * e /.
5. 
Uma qualitativa ordinal dimensiona os cálculos. 
6. Pergunta 6
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Leia o trecho a seguir:
“Embora seja possível fazer consultas envolvendo junções (join) em SQL, a situação pode, rapidamente, se tornar complicada, tanto com a escrita SQL, quanto com o desempenho resultante, quando um número de junções aumenta. Isso torna o momento propício para apresnetar outra categoria de banco de dados.”
Fonte: PRAMOD, Sadalage; FOWLER, Martim. NoSQL Essencial: Um guia conciso para o Mundo Emergente da Persistência. São Paulo: Novatec, 2013, p. 58.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s): 
I.( ) Tabelas relacionais podem ser criadas com SQL.
II.( ) NoSQL é mais escalável. 
III.( ) Enquanto joins são separações, junções são relações.
IV.( ) NoSQL fazem junções, mas é melhor fazer com SQL.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
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1. 
F, V, F, V.
2. 
F, F, V, V.
3. 
V, V, F, V.
Resposta correta
4. Incorreta: 
V, F, V, F.
5. 
V, V, F, F.
7. Pergunta 7
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Leia o trecho a seguir:
“Por exemplo, um conceito fundamental é o de determinar a similaridade de duas entidades descritas pelos dados. Essa capacidade forma a base de várias tarefas específicas. Ela pode ser usada diretamente para encontrar clientes semelhantes em uma base de dados.”
FOSTER, Provost e FAWCETT, Tom. Data Science para negócios: O que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados? Rio de Janeiro: Altabooks, 2016, p. XIV. 
A partir dessas informações e do conteúdo estudado a respeito das técnicas de correlações para análises de dados, pode-se afirmar que, além das semelhanças, uma outra correlação utilizada em análise supervisionada é:
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1. 
cluster.
2. 
filtro automático.
3. 
agrupamento.
4. 
regressão. 
Resposta correta
5. 
sumarização. 
8. Pergunta 8
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Leia o trecho a seguir:
“Conceitos sobre como a ciência de dados (Data Science) se encaixa na organização e no cenário competitivo, incluindo formas de atrair, estruturare nutrir equipes de Data Science; maneiras de pensar sobre como Data Science leva uma vantagem competitiva e conceitos táticos para se sair bem com projetos de Data Science.” 
Fonte: FOSTER, Provost; FAWCETT, Tom. Data Science para negócios: O que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados? Rio de Janeiro: Altabooks, 2016, p. XVI.  
A partir dessas informações e do conteúdo estudado a respeito de vantagem competitiva, pode-se afirmar que:
I.Faz parte da análise de vantagem competitiva analisar dados de ameaças de produtos substitutos.
II.Estudar dados é uma ciência técnica e não está relacionada a negócios.
III.Faz parte da análise de vantagem competitiva analisar dados de ameaças de concorrência.
IV. Porter aborda análise de dados em Data Science.
V. Os fornecedores podem representar ameaças, segundo Porter. 
Está correto apenas o que se afirma em:
Ocultar opções de resposta 
1. 
II e IV.
2. 
I e IV.
3. 
I, II e IV.
4. 
III e IV.
5. 
I, III e V.      
Resposta correta
9. Pergunta 9
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Leia o trecho a seguir:
“A tarefa de agrupamento visa identificar e aproximar os registros similares. Um agrupamento (ou cluster) é uma coleção de registros similares entre si, porém diferente dos outros registros nos demais agrupamentos.”
Fonte: SILVA, João; CAMILO, Cassio. Mineração de Dados: Conceitos, Tarefas, Métodos e Ferramentas. Goiás: Instituto de Informática Universidade Federal de Goiás, 2009, p. 10. 
Analisando o texto e o conteúdo da disciplina referente à diferença entre sumarização e agrupamento, pode-se afirmar que:
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1. 
O agrupamento analisa o preço de um produto ao longo do tempo e tenta estimar esse preço. 
2. Incorreta: 
O agrupamento analisa as particularidades de cada indivíduo, criando uma propaganda para cada pessoa. 
3. 
O agrupamento analisa principalmente as probabilidades, ignorando os fatos. 
4. 
O agrupamento analisa as decisões e pontos em comum de um público, a fim de criar produtos direcionados para esse micro público. 
Resposta correta
5. 
O agrupamento analisa o histórico de cada cliente e isso é um grupo de fatos. 
10. Pergunta 10
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Leia o trecho abaixo:
“Dados intervalares ou racionais são os dados quantitativos e todas as medidas de tendência central e de dispersão são apropriadas a eles. A escolha das medidas depende do uso que se pretende da estatística e da distribuição de frequências.”
Fonte: MASSAD, Eduardo et al. Métodos quantitativos em medicina. São Paulo, Barueri: Manole, 2004, p.148. 
Ao analisar as quantitativas contínuas e discretas para comparar dois números, pode-se dizer que:
Ocultar opções de resposta 
1. 
as quantitativas discretas comparam maiores ou menores valores com operadores de ==(igual) e !=(diferente).
2. 
as quantitativas contínuas possuem decimais e seus níveis ideais não estão em ser maior ou menor, mas de estarem no intervalo ideal.
Resposta correta
3. 
as quantitativas discretas comparam com operadores de +, -, * e /.
4. 
Uma qualitativa ordinal dimensiona os cálculos. 
5. 
As quantitativas e as qualitativas comparam dimensões com operadores +, -, == e !=.