Conceito e questões -Concurso Caixa - Resolução de problemas complexos, visão sistêmica e estratégica

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RESUMO – CONCURSO CAIXA ECONÔMICA FEDERAL
CONHECIMENTOS E COMPORTAMENTOS DIGITAIS
Ciência de dados
Ciência de Dados é uma disciplina interdisciplinar que combina conhecimentos de estatística, matemática, ciência da computação e domínio do assunto para extrair insights e conhecimentos de conjuntos de dados. Ela envolve o uso de técnicas avançadas de análise de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial para interpretar grandes volumes de informações e tomar decisões embasadas.
Um dos principais objetivos da Ciência de Dados é descobrir padrões, tendências e relações nos dados que possam ser úteis para resolver problemas, fazer previsões ou otimizar processos em diversos campos, como negócios, saúde, finanças, marketing, entre outros.
O processo de Ciência de Dados geralmente envolve várias etapas, incluindo a coleta e limpeza dos dados, a exploração e visualização dos dados para entender sua estrutura e características, a modelagem estatística ou de machine learning
 para fazer previsões ou classificações, e a interpretação dos resultados obtidos para tomar decisões informadas.
As aplicações da Ciência de Dados são vastas e estão em constante expansão. Empresas podem usar análises de dados para entender melhor o comportamento do cliente, otimizar a cadeia de suprimentos, detectar fraudes, entre outras aplicações. Na área da saúde, a Ciência de Dados pode ser usada para diagnosticar doenças, prever surtos de doenças infecciosas ou personalizar tratamentos. No governo, pode ser aplicada para melhorar políticas públicas e serviços para os cidadãos.
Em resumo, a Ciência de Dados é uma poderosa ferramenta que permite extrair conhecimentos valiosos dos dados para tomar decisões mais eficientes e assertivas em diversas áreas da sociedade.
QUESTÕES:
1 - O que é Ciência de Dados?
A) Uma disciplina que estuda a vida em outros planetas.
B) Um ramo da física que se dedica ao estudo dos fenômenos naturais.
C) Uma abordagem para analisar dados e extrair insights úteis.
D) Uma forma de arte abstrata.
E) Uma técnica para criar ilusões de ótica.
2 - Qual é um dos principais objetivos da Ciência de Dados?
A) Coletar o máximo de dados possível, independentemente da qualidade.
B) Fazer previsões precisas com base em dados históricos.
C) Ignorar completamente a análise estatística.
D) Minimizar a quantidade de informações disponíveis.
E) Não tomar decisões embasadas em dados.
3 - Quais são algumas das etapas do processo de Ciência de Dados?
A) Coleta e limpeza de dados, seguidas por ignoração dos dados.
B) Coleta e limpeza de dados, seguidas por modelagem e interpretação.
C) Ignoração dos dados, seguida por tomada de decisão aleatória.
D) Análise aleatória de dados, seguida por modelagem estatística.
E) Modelagem estatística, seguida por manipulação de resultados.
4 - Quais são as habilidades necessárias para um cientista de dados?
A) Conhecimento básico de matemática e estatística.
B) Capacidade de interpretar gráficos e visualizações de dados.
C) Experiência em programação e manipulação de grandes conjuntos de dados.
D) Capacidade de comunicação e trabalho em equipe.
E) Todas as alternativas anteriores.
5 - O que é análise exploratória de dados?
A) Ignorar completamente os dados.
B) Uma abordagem para entender a estrutura e características dos dados.
C) Uma técnica para mascarar dados importantes.
D) Uma forma de manipulação de dados para obter resultados desejados.
E) Uma estratégia para complicar desnecessariamente a interpretação dos dados.
6 - O que é aprendizado de máquina?
A) Um método para ensinar máquinas a pensar de forma independente.
B) Uma técnica para otimizar processos de produção.
C) Um ramo da inteligência artificial que envolve o desenvolvimento de algoritmos que melhoram automaticamente com a experiência.
D) Uma abordagem para evitar o uso de dados na tomada de decisões.
E) Uma estratégia para aumentar a complexidade dos modelos estatísticos.
7 - Qual é o papel da visualização de dados na Ciência de Dados?
A) Ignorar completamente os dados.
B) Uma forma de ocultar informações importantes.
C) Uma técnica para facilitar a compreensão dos dados através de gráficos e representações visuais.
D) Uma maneira de complicar desnecessariamente a interpretação dos dados.
E) Uma estratégia para aumentar a complexidade dos modelos estatísticos.
8 - Por que a Ciência de Dados é importante nas empresas?
A) Porque permite tomar decisões embasadas em dados.
B) Porque aumenta a burocracia e a complexidade dos processos.
C) Porque ignora completamente as necessidades do cliente.
D) Porque prioriza a quantidade de dados em detrimento da qualidade.
E) Porque reduz a eficiência operacional.
9 - Qual é a diferença entre Ciência de Dados e Análise de Dados?
A) Não há diferença, ambos os termos são usados de forma intercambiável.
B) Ciência de Dados envolve o uso de métodos estatísticos avançados e aprendizado de máquina, enquanto Análise de Dados é mais descritiva.
C) Ciência de Dados é uma disciplina exclusivamente acadêmica, enquanto Análise de Dados é usada apenas na indústria.
D) Ciência de Dados é uma abordagem para adivinhar resultados, enquanto Análise de Dados é mais precisa.
E) Não há diferença significativa entre os dois termos.
10 - Como a Ciência de Dados pode ser aplicada em diferentes setores?
A) Apenas na indústria de tecnologia.
B) Ignorando completamente as necessidades de outros setores.
C) Na saúde, finanças, varejo, marketing e muitos outros.
D) Apenas em grandes empresas.
E) Apenas na academia.
Gabarito:
1. c
2. c
3. c
4. d
5. b
6. c
7. d
8. d
9. c
10. d
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