Fazer teste_ Semana 6 - Ciencia de Dados

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Fazer teste: Semana 6 - Atividade Avaliativa 
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Descrição
Instruções Olá, estudante!
1. Para responder a esta atividade, selecione a(s) alternativa(s) que você
considerar correta(s);
2. Após selecionar a resposta correta em todas as questões, vá até o fim da
página e pressione “Enviar teste”.
3. A cada tentativa, as perguntas e alternativas são embaralhadas
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Várias
tentativas
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Um modelo preditivo bastante conhecido, baseado em distâncias e que
não parte de hipóteses matemáticas, nem exige maquinário pesado é:
Random Forest.
KNN.
Naive Bayes.
Árvore de Decisão.
SVM.
PERGUNTA 1 1,2 pontos   Salva
No mundo globalizado em que vivemos, tornando-se a
informação um aparato competitivo para organizações por
intermédio de decisões mais assertivas, tecnologias
relacionadas a predição de dados são visualizadas como
PERGUNTA 2 1,2 pontos   Salva
 Estado de Conclusão da Pergunta:
1 2 3 4 5 6 7
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relacionadas a predição de dados são visualizadas como
ferramentas indispensáveis às empresas, independentemente
da área de atuação (às vezes, vistas como mecanismo
indispensável à sobrevivência por conta da transfiguração de
dados em verdadeiros tesouros — informações relevantes).
Diante disso, questionamentos como os dispostos adiante
podem aparecer frequentemente. Qual produto ou marca você
visualizou antes de decidir por qual comprar? Como você
poderia escolher a melhor profissão para o futuro? Antes de
adquirir um produto, você visualiza comentários sobre o
mesmo? 
Nesse sentido, modelar comportamentos e descrever ações em
data science pode ser realizado por:
a. predição unilaterais.
b. predição de caracteres.
c. predição de dados.
d. predição de variáveis.
e. predição de regressões.
Observe a imagem a seguir:
Considere como verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmações a seguir
sobre a imagem que é uma análise exploratória que seguirá para um
algoritmo KNN.
( ) O gráfico apresentado é tridimensional.
( ) O ponto mais inferior no gráfico representa medidas de uma flor
PERGUNTA 3 1,85 pontos   Salva
 
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Versicolor.
( ) Petal Length (cm) é um dos atributos que representa uma dimensão
do gráfico.
( ) Setosa é uma das classes disponíveis para classificação dos
pontos plotados.
A sequência correta de preenchimento dos parênteses, de cima para
baixo, é:
 
F, F, V, F
V, F, V, V
V, V, F, F
F, V, F, V
V, F, F, V
A predição de dados é uma técnica diretamente associada a
ciência de dados e Inteligência Artificial com o intuito de
caracterizar padrões, modelar comportamentos e estimar ações
futuras. Assim sendo, _____________________________ e
fundamentalmente usam _________________,
_____________________ de cunho
____________________________ e técnicas de ____________
_____________________, visando essencialmente à
caracterização de chances envolvendo resultados futuros por
meio de dados no passado e no presente.
Preencha as lacunas escolhendo a alternativa CORRETA:
a. preditivas são o maior nível; dados; algoritmos; estatístico;
discriminantes.
b. preditivas são o maior nível; dados; algoritmos; algébrico;
Machine Learning.
c. preditivas são o maior nível; dados; algoritmos; estatístico;
Machine Learning.
d. as análises preditivas são o menor nível; dados; algoritmos;
estatístico; discriminantes.
e. análises preditivas são o menor nível; dados; algoritmos;
estatístico; Machine Learning.
PERGUNTA 4 1,85 pontos   Salva
PERGUNTA 5 1 3 pontos S l
 
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Considere como verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmações a seguir
sobre análise preditiva.
( ) A análise preditiva permite que você veja o invisível para as outras
pessoas – em especial, padrões úteis em seus dados.
( ) Aumentar ou não o limite de crédito de um cliente está relacionado
à vantagem de visão que a análise preditiva proporciona.
( ) Conhecer a lista de desejos dos seus clientes é uma vantagem de
decisão que a análise preditiva proporciona.
( ) Um modelo de análise preditiva bem-feito oferece resultados
analíticos livres de emoção ou viés.
A sequência correta de preenchimento dos parênteses, de cima para
baixo, é:
V, F, F, V
F, V, F, V
F, V, V, V
V, V, F, F
F, F, V, F
PERGUNTA 5 1,3 pontos   Salva
A utilização de algoritmos por parte da ciência de dados é de
fundamental importância para diversos estudos envolvendo
dados a fim de criar padrões ou modelagens de comportamentos
ou para estimar ações futuras. Para organizações como um
todo, qualquer tipo de vantagem competitiva faz com que as
mesmas estejam à frente das demais, ou seja, saber mais, um
pouco antes, sempre é melhor. Para a análise preditiva de
dados, temos algoritmos próprios utilizados, dentre eles o
algoritmo KNN (K-Nearest Neighbors) o qual pode ser utilizado
para vários contextos da gestão de negócios, seja para
classificação ou regressão etc. 
Com base nas informações apresentadas, identifique se são (V)
verdadeiras ou (F) falsas as afirmativas a seguir.
I. ( ) A biblioteca Scikit-Learn propicia um leque extenso de
aplicações envolvendo o algoritmo KNN.
II. ( ) No âmbito da ciência de dados, o algoritmo KNN é
conhecido por “K-vizinhos mais próximos” e apresenta fácil
implementação.
III ( ) E i l t f l d l it KNN t d
PERGUNTA 6 1,3 pontos   Salva
 
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III. ( ) Essencialmente falando, o algoritmo KNN se traduz como
um algoritmo supervisionado de inteligência de máquina usado
para situações/problemas organizacionais de classificação.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA.
a. F; V; V.
b. V; V; F.
c. V; V; V.
d. V; F; F.
e. F; F; V.
No mundo globalizado de intensa concorrência entre indivíduos
e organizações, ferramentas voltadas ao agrupamento de ações
que permitam vantagem competitiva são de extrema
importância. Diante disso, data science se caracteriza como
alicerce interessante, pois a predição de dados permite criar
modelos de comportamentos e predizer ações futuras; logo, as
indagações adiante podem ser mais bem estudadas pela análise
de predição de dados. Qual marca o cliente pesquisou antes de
comprar? O cliente visualizou que tipo de propaganda sobre os
produtos avaliados? Quanto tempo levou para o cliente decidir
pelo produto A ou B?
Com base nas informações apresentadas, identifique se são (V)
verdadeiras ou (F) falsas as afirmativas a seguir.
I. ( ) Análise preditiva é a capacidade de prever resultados e
gerar insights futuros alicerçados numa base de dados (passado
e presente).
II. ( ) As grandes organizações mundiais se utilizam
substancialmente da análise preditiva de dados com o intuito de
gerar soluções mais assertivas.
III. ( ) A análise preditiva se utiliza de Machine Learning e
modelagem estatística.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA.
a. V; V; F.
PERGUNTA 7 1,3 pontos   Salva
 
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b. V; V; V.
c. V; F; F.
d. F; V; V.
e. F; F; V.
 
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