Formação Profissional em Computação Semana 7 - Atividade Avaliativa UNIVESP 2023

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Formação Profissional em Computação Semana 7 - Atividade Avaliativa UNIVESP 2023 
PERGUNTA 1
Uma das principais razões pelas quais o Python é amplamente utilizado nas comunidades científicas é sua sintaxe simples, o que facilita a adaptação para pessoas que não têm formação em engenharia. Além disso, ele é mais adequado para prototipagem rápida. De acordo com engenheiros da academia e da indústria, as estruturas de aprendizado profundo disponíveis com APIs do Python, além dos pacotes científicos, tornaram o Python incrivelmente produtivo e versátil. Houve muita evolução nas estruturas Python de aprendizagem profunda, sendo atualizadas rapidamente.
Diversas bibliotecas Python podem ser utilizadas para análise de dados. Assim, analise as afirmativas a seguir sobre ciência de dados e Python.
I. O Pandas é uma biblioteca Python para visualização de dados. A análise descritiva e a visualização de dados são muito importantes para qualquer organização. O Pandas fornece vários métodos para visualizar dados de maneira mais eficaz.
II. O NumPy é uma biblioteca Python que fornece funções matemáticas para lidar com matrizes de grandes dimensões. Ele disponibiliza vários métodos/funções para matriz, métricas e álgebra linear. NumPy significa “Python Numérico”.
III. O Pandas fornece grandes estruturas de dados e manipulação de tabelas numéricas e dados de séries temporais. É uma ferramenta perfeita para disputa de dados, projetada para manipulação, agregação e visualização de dados de forma rápida e fácil.
IV. O Matplotlib é uma biblioteca de visualização em Python para plotagens 2D de arrays. Permite uma visualização de dados multiplataforma, construída em matrizes NumPy e projetada para funcionar com a pilha SciPy mais ampla.
Está correto o que se afirma em:
	
	a.
	II, III e IV, apenas
	
	b.
	II e III, apenas
	
	c.
	I e III, apenas
	
	d.
	I e II, apenas
	
	e.
	I, II e IV, apenas
1,65 pontos   
PERGUNTA 2
Data Science, ou ciência de dados, é uma área interdisciplinar voltada ao estudo e à análise de dados, do processo de captura, da transformação, da geração e, posteriormente, da análise de dados. A ciência de dados compreende várias disciplinas, como estatística, computação, conhecimento de negócio e matemática.
Na última década, os “dados” se tornaram mais valiosos do que nunca, muito em função da facilidade de acesso à Internet e à grande volumetria de dados que trafegam por ela. Em torno disso, surgiram novas oportunidades e áreas de atuação.
Sobre isso, relacione abaixo as afirmativas com o termo a qual se referem:
a. Data Science.
a. Data Analytics.
a. Big Data.
I. (   ) Processamento de dados em larga escala.
II. (   ) Exemplos de linguagens de programação utilizadas: SAS e R.
III. (   ) Exemplos de linguagens de programação utilizadas: Python e Java.
IV. (   ) Análise e extração de dados.
V. (   ) Estatísticas descritivas e inferenciais.
VI. (   ) Observa o domínio de conhecimento de negócio.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA.
	
	a.
	I-c; II-a, III-b, IV-a, V-b, VI-c.
	
	b.
	I-c; II-b, III-a, IV-a, V-b, VI-c.
	
	c.
	I-c; II-b, III-c, IV-a, V-a, VI-a.
	
	d.
	 I-c; II-a, III-c, IV-a, V-b, VI-b.
	
	e.
	I-c; II-b, III-a, IV-a, V-a, VI-b.
1,65 pontos   
PERGUNTA 3
Leia o trecho a seguir.
“Um olhar mais atento aos dados traz a aplicação de processos e técnicas apropriadas para categorizá-los. É importante ressaltar que essas metodologias podem ser aplicadas a diversos contextos e com objetivos diferentes. Muitas vezes, quando mencionamos coleta de dados, temos a sensação de que são dados oriundos apenas do mundo externo do negócio. Porém, a ciência de dados se aplica tanto ao conjunto de dados internos da empresa quanto aos externos” (MORAIS, 2018, p. 50).
MORAIS, I. S. Introdução a Big Data e Internet das Coisas. Porto Alegre: Grupo A, 2018. (Disponível na Minha Biblioteca).
Os cientistas de dados dependem fortemente da inteligência artificial, especialmente seus subcampos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, para criar modelos e fazer previsões usando algoritmos e outras técnicas.
Observe a seguinte descrição: “essa fase é quando os dados são colocados em um formulário que pode ser utilizado. Esse estágio inclui armazenamento de dados, limpeza de dados, preparação de dados, processamento de dados e arquitetura de dados”.
Assinale a alternativa que relaciona corretamente a fase de um ciclo da ciência de dados ao conceito estabelecido:
	
	a.
	captura
	
	b.
	processo
	
	c.
	manutenção
	
	d.
	análise
	
	e.
	comunicação
1,68 pontos   
PERGUNTA 4
O merchandising de e-commerce tem tudo a ver com escolher e apresentar o produto certo, na hora certa, no lugar certo, na quantidade certa, pelo preço certo e com conteúdo certo, a fim de maximizar as vendas. Dessa forma, o big data ajuda a criar uma experiência de compra verdadeiramente excelente para os clientes, sendo possível aplicar ações mais consistentes relacionadas ao marketing digital.
Diante disso, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. Para obter o máximo benefício de todas as operações de marketing on-line, os profissionais de marketing digital podem criar um modelo de estimativa de tempo de vida do consumidor, a fim de segmentar os clientes por sua presença.
POIS
1. Os profissionais de marketing digital podem recorrer a modelos de estimativas para um tipo de crise de uso. Por exemplo, eles podem oferecer ofertas de desconto e até mesmo códigos de referência para seus clientes de melhor valor, enquanto implementam políticas de retenção para usuários que devem deixar sua base de clientes.
A respeito das asserções anteriores, assinale a alternativa correta a seguir.
	
	a.
	A asserção II é uma proposição verdadeira, e a asserção I é uma proposição falsa 
	
	b.
	As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I
	
	c.
	As asserções I e II são proposições falsas
	
	d.
	A asserção I é uma proposição verdadeira, e a asserção II é uma proposição falsa
	
	e.
	As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I
1,68 pontos   
PERGUNTA 5
A ciência de dados é utilizada com o intuito de aplicar nos dados conceitos multidisciplinares, que, na maioria das vezes, estão inseridos no contexto de uma grande quantidade de dados. O termo “ciência” é utilizado porque, a partir do uso de métodos científicos, de busca, de questionamentos e de pesquisas, visa explorar os dados e formular hipóteses por meio da aplicação de técnicas e de ferramentas estatísticas.
Sobre a ciência de dados, analise as asserções a seguir e as relações propostas entre elas:
I. A aplicação da ciência de dados deve ser orientada aos objetivos estratégicos dos negócios, direcionando as ações das lideranças
PORQUE
II. em função da grande diversidade de situações, dos tipos de dados e das necessidades das empresas, podemos dizer que essa ciência consegue lidar com os mais diferentes tipos de pessoas, independentemente da multidisciplinaridade de cada grupo de pessoas.
Analisando as asserções anteriores, conclui-se que:
	
	a.
	A primeira asserção é verdadeira e a segunda é falsa.
	
	b.
	As duas asserções são verdadeiras e a segunda justifica a primeira.
	
	c.
	 As duas asserções são falsas.
	
	d.
	A primeira asserção é falsa e a segunda é verdadeira.
	
	e.
	As duas asserções são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira.
1,67 pontos   
PERGUNTA 6
Leia o texto a seguir.
Os principais objetivos do BI são “permitir o acesso interativo aos dados (às vezes, em tempo real), proporcionar a manipulação desses dados e fornecer aos gerentes e analistas de negócios a capacidade de realizar a análise adequada. Ao analisarem dados, situações e desempenhos históricos e atuais, os tomadores de decisão conseguem valiosos insights que podem servir como base para decisões melhores e mais informadas”. (MORAIS, 2018, p. 52)
MORAIS, I. S. Introdução a Big Data e Internet das Coisas. Porto Alegre: Grupo A, 2018.p. 52. 
Analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
		
I. A ciência de dados não se limita a nenhum tipo específico de dados. É um termo que engloba outras disciplinas, como matemática, estatística, aprendizado de máquina e IA.
POIS
II.Tanto o big data quanto o data science são boas opções de carreira e são gratificantes. O primeiro requer o uso de ferramentas e tecnologias especializadas, e um engenheiro precisa ter habilidades semelhantes aos administradores de sistemas ou engenheiros de DevOps.
A respeito das asserções anteriores, assinale a alternativa correta a seguir.
	
	a.
	As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I
	
	b.
	As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I
	
	c.
	A asserção II é uma proposição verdadeira, e a asserção I é uma proposição falsa
	
	d.
	As asserções I e II são proposições falsas
	
	e.
	A asserção I é uma proposição verdadeira, e a asserção II é uma proposição falsa