Avaliação Final (Objetiva) - Individual

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GABARITO | Avaliação Final (Objetiva) - Individual
(Cod.:822554)
Peso da Avaliação 3,00
Prova 64691257
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 7/3
Nota 7,00
Em tecnologia da informação, temos os mais diferentes profissionais envolvidos em resolver 
problemas. Como engenheiro de dados, cientista de dados, analista de negócio, entre outros. As 
responsabilidades de cada um podem se intercalar no decorrer do projeto. Nesse sentido, o que se espera que 
um engenheiro de dados faça?
A Será o responsável por cuidar de como os dados serão armazenados e processados.
B Será o responsável por utilizar o conhecimento obtido para gerar relatórios de acordo com a
necessidade das partes interessadas.
C Será o responsável por extrair o conhecimento dos dados e também utilizar o conhecimento obtido para
gerar relatórios de acordo com a necessidade das partes interessadas.
D Será o responsável por fazer a extração de conhecimento dos dados.
A discretização também é denominada de mapeamento em intervalos. Ela é baseada em transformar valores 
numéricos em faixas de valores, categorias, classes ou valores ordinais. De acordo com Goldschmidt e 
Passos (2005, p. 41), “[...] a representação em intervalos pode ser obtida a partir de métodos que dividam 
o domínio de uma variável numérica em intervalos”. Esses autores ainda colocam que “alguns autores 
consideram o processo de Discretização como pertencente ao conjunto de operações voltadas à redução de 
valores das variáveis (Redução de Valores Contínuos)”. Entretanto, existem diversos desafios referentes à 
discretização. Referente aos desafios da discretização, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as 
falsas: 
( ) A representação das categorias também é vista como um desafio, devido a algumas delas poderem não 
ser representativas. 
( ) Um desafio é transformar valores numéricos em atributos categóricos, implicando a perda de 
informação. 
( ) A discretização envolve cuidado, pois ela deve ser utilizada com a menor perda de informação. 
( ) A solução para representação das categorias é definir a raiz quadrada do número de instâncias como o 
valor inicial (ou ponto de partida) do número de faixas de valores da discretização.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
 VOLTAR
A+
Alterar modo de visualização
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FONTE: GOLDSCHMIDT, R.; PASSOS, E. Data Mining: um guia prático. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005. 
A F - V - V - V.
B V - V - F - F. 
C V - F - V - V.
D V - V - V - V.
Os principais gráfico para representar valores categóricos dizem respeito ao gráfico de balões, gráfico de 
mosaicos, mapa de calor, análise de série de dados temporais (ou time series), nuvem de palavras (word 
cloud), mapa em árvore (ou treemap), entre outros.
Sobre a exibição de nuvem de palavras, assinale a alternativa INCORRETA:
A Quanto maior for incidência de determinadas palavras, maior será o tamanho da fonte da palavra. 
B A nuvem de palavras também é conhecida como word cloud. 
C Quanto maior for a incidência de determinadas palavras, menor será o tamanho da fonte da palavra. 
D A exibição da nuvem de palavras permite que seja realizado a identificação de maneira visual das
palavras mais frequentes em um determinado texto. 
As abordagens de visualização de dados podem ser classificadas em vários grupos, começando com a 
criação de gráficos e diagramas informativos, como os gráficos e infográficos estatísticos, até métodos 
estatísticos avançados para visualizar tabelas multidimension. Com relação às colocações de Priceonomics, 
analise as sentenças a seguir: 
I- A visualização de dados está relacionada a como “digerimos” as informações. 
II- Nas últimas décadas, houve uma explosão no uso de gráficos e um reconhecimento de como a mente 
humana processa dados de maneira visual. 
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III- A ascensão da visualização coincidiu, provavelmente não por coincidência, com uma formalização e uma 
consideração mais profunda do que funciona melhor ao tentar transmitir informações de maneira gráfica. 
Assinale a alternativa CORRETA:
A Somente a sentença I está correta.
B As sentenças I, II e III estão corretas.
C Somente a sentença III está correta.
D Somente a sentença II está correta.
Às vezes, o que pensamos ser um problema não é o problema real. Portanto, para chegar ao problema real, é 
necessário investigar. A análise de causa raiz é um método eficaz de análise: ajuda a identificar o que, como 
e por que algo aconteceu. Segundo Etmann (2018), chegar a um problema claramente definido é uma ação 
orientada a descobertas. Comece com uma definição conceitual e, por meio da análise (causa, análise de 
impacto etc.), você forma e redefine o problema em termos de questões. Um problema se torna conhecido 
quando uma pessoa observa uma discrepância entre a maneira como as coisas são e como deveriam ser. Com 
relação as questões que Etman (2018) coloca como os problemas podem ser identificados, classifique V para 
as sentenças verdadeiras e F para as sentenças falsas. 
( ) Relatórios de desempenho visando futuras projeções da empresa, portanto, não precisa estar se 
pensando na identificação dos problemas. 
( ) Estudos comparativos e benchmarking. 
( ) Relatório de desempenho para avaliar o desempenho atual em relação às metas e objetivos. 
( ) Análise Strengths, Weaknesses, Opportunities e Threats (SWOT), que consiste em uma ferramenta para 
avaliar os pontos fortes, que são as Forças e Oportunidades, e os pontos fracos, que são Fraquezas e Ameaças 
(FOFA). 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
FONTE: ETMANN, Al. Big Data: The analytics life cycle. 2018. Disponível em: 
https://www.linkedin.com/pulse/big-datathe-analytics-life-cycle-alaa-etman/. Acesso em: 27 maio 2021. 
A F - V - V - F. 
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B V - V - F - V. 
C F - F - V - V. 
D F - V - V - V. 
Os principais gráficos para representar valores numéricos dizem respeito ao gráfico de pontos (ou de 
dispersão), ao gráfico de caixas, ao histograma, aos gráficos de densidade e ao gráfico violino. 
Sobre o gráfico de pontos ou de dispersão, assinale a alternativa INCORRETA:
A
No gráfico de dispersão, os dados são exibidos como uma coleção de pontos, cada um com o valor de
uma variável determinando a posição no eixo horizontal e o valor da outra variável determinando a
posição no eixo vertical, no caso de se ter duas variáveis. 
B No gráfico de dispersão, os dados são mostrados em linhas, sendo que cada linha traz o valor de uma
variável. 
C O gráfico de dispersão utiliza coordenadas cartesianas para exibir valores de um conjunto de dados. 
D O gráfico de dispersão são representações de dados de duas ou mais variáveis que são organizadas em
um gráfico. 
A análise por componentes principais ajuda a identificar grupo com custo computacional baixo, podendo ser 
aplicada em qualquer conjunto de dados numéricos que tenha mais de duas dimensões. Na literatura, ela 
também é conhecida como Karhunen-Loeve ou Método K-L. Existem quatro procedimentos considerados 
básicos da análise por componentes principais. Com relação a esses quatro procedimentos, classifique V para 
as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Ao utilizar os componentes principais mais fracos com relação à variância, consegue-se realizar a 
reconstrução aproximando-se bem dos dados originais. 
( ) Os dados de entrada são normalizados de maneira que os valores de todos os atributos fazem parte da 
mesma faixa de valores. 
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( ) Os c vetores ortonormais computados pela análise de componentes principais são unitários, norma igual 
a 1, em que o rumo é perpendicularreferente aos demais 
( ) Na redução dos componentes mais fracos, primeiramente, os componentes são ordenados de maneira 
decrescente relacionados à variância. O tamanho do conjunto de dados tem a possibilidade de ser reduzido a 
partir da eliminação dos componentes mais fracos, ou seja, daqueles que tiverem menor variância. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - V - V - F. 
B V - F - V - V. 
C F - V - V - V. 
D F - F - F - V. 
A linguagem R é uma linguagem para manipulação de dados e análises estatísticas, de código aberto “[...] 
para computação estatística e construção de gráficos que pode ser baixada e distribuída gratuitamente, de 
acordo com a licença GNU. O R está disponível para as plataformas UNIX, Windows e MacOS” 
(LANDEIRO, 2011, sp). Com relação à Linguagem R, analise as sentenças a seguir: 
I- A linguagem R possibilita que sejam gerados gráficos, mas estes não podem ser exportados para 
relatórios. 
II- A Linguagem R possui um amplo conjunto de bibliotecas para análise e visualização de dados. 
III- A linguagem R também é um conjunto de facilitadores para manipulação de dados. 
IV- A linguagem R possui bibliotecas de manipulação e armazenamento de dados (arquivos de texto, bancos 
de dados etc.). 
Assinale a alternativa CORRETA:
FONTE: LANDEIRO, Victor Lemes. Introdução ao uso do programa R. Manaus: Instituto Nacional de 
Pesquisas da Amazônia, 2011. 
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A As sentenças II, III e IV estão corretas.
B As sentenças I e III estão corretas.
C As sentenças I e IV estão corretas.
D As sentenças I, II e IV estão corretas.
O mapa de calor possibilita identificar tanto os pontos de menor concentração de eventos, pessoas e afins 
assim como possibilita identificar os pontos de maior concentração. A identificação de algum tipo de 
concentração é importante nesse tipo de visualização. Com relação ao mapa de calor, classifique V para as 
sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) O importante na visualização do mapa de calor é identificar algum tipo de concentração. 
( ) O importante na visualização do mapa de calor é identificar os pontos de maior concentração. 
( ) O mapa de calor permite identificar somente os pontos de menor de concentração. 
( ) O mapa de calor permite que seja realizado a identificação de pontos de menor e de maior concentração 
de eventos, de pessoas, dentre outros. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V - V. 
B V - F - F - V. 
C F - V - V - V. 
D F - F - V - F. 
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O algoritmo k-means é um método popular da tarefa de clusterização. Toma-se, randomicamente, k pontos 
de dados (dados numéricos) como sendo os centroides (elementos centrais) dos clusters. Em seguida, cada 
ponto (ou registro da base de dados) é atribuído ao cluster cuja distância deste ponto em relação ao centroide 
de cada cluster é a menor dentre todas as distâncias calculadas. Um novo centroide para cada cluster é 
computado pela média dos pontos do cluster, caracterizando a configuração dos clusters para a iteração 
seguinte. O processo termina quando os centroides dos clusters param de se modificar, ou após um número 
limitado de iterações que tenha sido especificado pelo usuário. Sobre como ocorre a execução do algoritmo 
k-means, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A execução do algoritmo k-means consiste em primeiro selecionar aleatoriamente k objetos, que 
inicialmente representam cada um a média de um cluster. 
( ) O processo se repete até que uma condição de parada seja atingida. 
( ) A execução do algoritmo k-means consiste em primeiro selecionar aleatoriamente k objetos, que 
inicialmente representam cada um a mediana de um cluster. 
( ) Para cada um dos objetos remanescentes, é feita a atribuição ao cluster ao qual o objeto é mais similar, 
baseado na distância entre o objeto e a média do cluster. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - F - V. 
B V - V - F - V. 
C F - F - V - F. 
D F - V - V - V. 
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