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07/12/2022 15:44 Grupo Splice
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Local: Newton - Virtual / Newton - Carlos Luz 220 - Jucelino Kubistchek / Newton - Carlos Luz 220 / Newton - Filial
Carlos Luz 220
Acadêmico: npG.FIA.5
Aluno: Kaik Lopes de Castro Alves
Avaliação: AV2 - Online
Matrícula: 11513740
Data: 25 de Novembro de 2022 - 08:00 Finalizado
Correto Incorreto Anulada  Discursiva  Objetiva Total: 40,00/60,00
1  Código: 24266 - Enunciado: A partir de um Data Frame inicial (a), foram feitas operações que
resultaram no Data Frame (b), mostrado abaixo em duas perspectivas diferentes:a)b)Fonte:
Elaborados pelo autor.
Pode-se afirmar que, a partir do Data Frame inicial (a) para resultar no Data Frame (b), houve
uma:
 a) Normalização das colunas ʻValor Compraʼ e ʻValor Imposto ,̓ porque para ambas o valor
mínimo passou a ser 0 e o valor máximo 1. Na variável categórica ʻMêsʼ não houve alteração
alguma, pois o método df.describe() apenas mostra de forma mais detalhada as estatísticas
descritivas dos campos do DataFrame.
 b) Padronização das colunas ʻValor Compraʼ e ʻValor Imposto ,̓ porque para ambas a média
passou a ser 0 e o desvio padrão 1. Na variável categórica ʻMêsʼ não houve alteração alguma, pois
o método df.describe() apenas mostra de forma mais detalhada as estatísticas descritivas dos
campos do DataFrame.
 c) Normalização e uma padronização das colunas ʻValor Compraʼ e ʻValor Imposto ,̓ porque
para ambas o valor mínimo passou a ser 0, o valor máximo 1, a média 0 e o desvio padrão 1.
Também houve uma transformação da variável categórica ʻMêsʼ em numérica, utilizando o One
Hot Encoding.
 d) Normalização das colunas ʻValor Compraʼ e ʻValor Imposto ,̓ porque para ambas o valor
mínimo passou a ser 0 e o valor máximo 1. Também houve uma transformação da variável
categórica ʻMêsʼ em numérica utilizando o One Hot Encoding.
 e) Padronização das colunas ʻValor Compraʼ e ʻValor Imposto ,̓ porque para ambas a média
passou a ser 0 e o desvio padrão 1. Também houve uma transformação da variável categórica
ʻMêsʼ em numérica utilizando o One Hot Encoding.
Alternativa marcada:
c) Normalização e uma padronização das colunas ʻValor Compraʼ e ʻValor Imposto ,̓ porque para
ambas o valor mínimo passou a ser 0, o valor máximo 1, a média 0 e o desvio padrão 1. Também
houve uma transformação da variável categórica ʻMêsʼ em numérica, utilizando o One Hot
Encoding.
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2  Código: 21955 - Enunciado: Um analista deseja criar um código que, com base em uma lista com
10 valores, seja possível analisar quantos desses são pares e quantos são maiores que 28. Ele
desenvolveu o seguinte código, porém está em dúvida sobre o que colocar nas linhas 6 e 7.
Assim, analise o código com atenção. De acordo com o seu conhecimento e com o conteúdo
estudado sobre estrutura de dados e estrutura de repetição em Python, qual das alternativas
apresenta, respectivamente, a instrução que deve ser inserida na linha 6 e na linha 7?
 a) Linha 6: for valor in lista: e linha 7: if valor % 2 == 0:
 b) Linha 6: while valor in lista: e linha 7: if valor % 2 == 0:
 c) Linha 6: for valor [0] in lista: e linha 7: if valor[0] % 2=0:
 d) Linha 6: for lista in valor: e linha 7: if lista % 2 == 0:
 e) Linha 6: while lista in valor: e linha 7: if lista % 2 == 0:
Alternativa marcada:
a) Linha 6: for valor in lista: e linha 7: if valor % 2 == 0:
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3  Código: 21884 - Enunciado: Representa um exemplo de um algoritmo que não precisa de dados
rotulados:
 a) Regressão logística.
 b) KNN.
 c) K-Means.
 d) Perceptron.
 e) Random Forest.
Alternativa marcada:
c) K-Means.
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4  Código: 24271 - Enunciado: O desvio padrão é útil ao comparar a dispersão de dois conjuntos de
dados separados que têm aproximadamente a mesma média. Um conjunto de dados com o
desvio padrão menor tem uma distribuição mais estreita das medições em torno da média e,
portanto, geralmente apresenta, comparativamente, menos valores altos ou baixos. Um item
selecionado aleatoriamente em um conjunto de dados cujo desvio padrão é baixo tem uma
chance maior de estar próximo da média se comparado a um item de um conjunto de dados cujo
desvio padrão é maior. Considerando essas informações e o conteúdo estudado, analise as
alternativas a seguir e marque a correta.
 a) O desvio padrão é usado para medir a variância em torno da média de um conjunto de
dados.
 b) Entende-se como média ótima o valor que está mais próximo às extremidades e distante
do centro.
 c) O desvio padrão pode ser afetado se a média fornecer uma medida ruim da tendência
central.
 d) Entende-se como média o valor que está mais próximo às extremidades e distante do
centro.
 e) O desvio padrão é um cálculo mais complexo para analisar, sendo assim prefere-se a
variância.
Alternativa marcada:
a) O desvio padrão é usado para medir a variância em torno da média de um conjunto de dados.
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5  Código: 21950 - Enunciado: O exemplo mais comum de ETL é o usado no Data warehousing (ou
data warehouse). O usuário precisa buscar os dados históricos e os dados atuais para
desenvolver o data warehousing. Os dados do data warehousing nada mais são do que uma
combinação de dados históricos e dados transacionais. Suas fontes de dados podem ser
diferentes. O usuário precisa buscar os dados de vários sistemas heterogêneos e carregá-los no
sistema de destino único, também chamado de data warehousing.De acordo com o
conhecimento adquirido durante seus estudos, assinale a alternativa correta a respeito de ETL.
 a) Na fase de carga, os dados transformados do Data Warehouse são inseridos nos bancos
de dados transacionais da empresa.
 b) Na fase de transformação, os dados carregados são modificados e seus valores são
adequados ao modelo do Data Warehouse.
 c) As fases de extração e carga são realizadas simultaneamente após a fase de carregamento
(load).
 d) Na fase de extração, os dados são obtidos do servidor do Data Warehouse e transferido
para os sistemas legados.
 e) Na fase de carga, valores nulos e inválidos são removidos dos bancos de dados
relacionais da empresa.
Alternativa marcada:
a) Na fase de carga, os dados transformados do Data Warehouse são inseridos nos bancos de
dados transacionais da empresa.
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6  Código: 21988 - Enunciado: Ao utilizar o ensemble VotingClassifier, o qual por sua vez faz uso de
outros classificadores já criados por outros algoritmos, como RandomForest, DecisionTree,
GradientBoostng, KNN, entre outros, há a opção de utilizar a votação ʻhardʼ ou ʻso� .̓ 
Considere agora as asserções a seguir:I. Na votação ʻhard ,̓ prevalece como predita a classe mais
votada entre os classificadores.II. Na votação ʻso� ,̓ prevalece como predita a classe mais
votada, mas de acordo com o peso do poder de predição de cada classificador.III. Na votação
ʻso� ,̓ pode-se atribuir pesos aos classificadores que compõem o ensemble de forma que é até
possível que o classificador de pior desempenho tenha peso maior.
Avaliando as asserções anteriores, é possível estabelecer que:
 a) Somente I e III são verdadeiras.
 b) Somente II e III são verdadeiras.
 c) Somente I e II são verdadeiras.
 d) Todas são falsas.
 e) Todas são verdadeiras.
Alternativa marcada:
e) Todas são verdadeiras.
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7  Código: 21883 - Enunciado: Avalie as seguintes afirmações:II. Os critérios para se afirmar que um
classificador é melhor que o outro, em geral, envolvem muitos experimentos com conjuntosde
dados diferentes e variação nos hiperparâmetros.II. Para utilizar a regressão logística em Python,
você deve importar o objeto LogisticRegression da biblioteca DataFrames.III. Regressão Lasso e
Floresta randômica são exemplos de outros tipos de regressores disponíveis no mercado.Estão
corretas:
 a) I Somente
 b) III Somente.
 c) Nenhuma das afirmações.
 d) II Somente
 e) Duas das afirmações
Alternativa marcada:
a) I Somente
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8  Código: 21960 - Enunciado: Leia a citação a seguir:Um histograma é um tipo de gráfico usado em
estatística. Esse tipo de gráfico usa barras verticais para exibir dados quantitativos. As alturas das
barras indicam as frequências ou frequências relativas de valores em nosso conjunto de
dados. TAYLOR, Courtney. Make a Histogram in 7 Simple Steps. Disponível em
https://www.thoughtco.com/how-to-make-a-histogram-3126230. Acesso em: 8 out. 2019. A
defesa civil de uma determinada cidade mediu a precipitação diária em mm no mesmo local
(centro da cidade) para cada dia do ano (365 dias), começando no dia 1 de janeiro e concluindo
em 31 de dezembro. Eles registraram seus resultados no milímetro mais próximo. Os resultados
são mostrados no seguinte histograma: Considerando essas informações e os conteúdos
estudados na disciplina, analise as asserções a seguir:I. O período com maior precipitação não
ultrapassou 10 dias. II. Aproximadamente em 50% dos dias ocorreram precipitações superiores a
15mm.III. Aproximadamente em 210 dias a precipitação foi inferior a 10mm e compõe o
ambiente específico das organizações.IV. É possível afirmar que, se somados todos os dias do
ano com mais de 25mm de precipitação, totaliza-se 45 dias.Está correto apenas o que se afirma
em:
 a) II e IV.
 b) II e III.
 c) III e IV.
 d) I e III.
 e) I e II.
Alternativa marcada:
e) I e II.
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9  Código: 21954 - Enunciado: Analise com atenção o código-fonte a seguir, o qual possui dois
laços de repetições: Considerando essas informações e os conteúdos estudados sobre estrutura
de repetição, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. No primeiro laço, nós
temos um while cuja iteratividade (loop) será encerrada assim que a variável cont atingir o valor
5, mostrando os 5 valores da lista. PORQUE II. Toda estrutura de repetição precisa de uma
condição de parada. Se no primeiro laço a condição está na linha 5, no segundo laço a condição
de parada está na linha 9 e é cont < 5. A seguir, assinale a alternativa correta:
 a) A asserção I é falsa e a II é verdadeira.
 b) As asserções I e II são verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I.
 c) A asserção I é verdadeira e a II é falsa.
 d) As asserções I e II são falsas.
 e) As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
Alternativa marcada:
c) A asserção I é verdadeira e a II é falsa.
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10  Código: 24267 - Enunciado: A) Apresente um cenário exemplo de um problema que pode ser
resolvido através da regressão logística na área médica. Justifique sua resposta.
B) Qual o objetivo da técnica de Ensemble ?
Resposta:
A) Com objetivo de prever a ocorrência de uma doença com base nas características dos
pacientes .
B) Uma forma de combinar vários classificadores com o objetivo de melhorar o desempenho.
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