Análise de Dados e Machine Learning

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<p>Iniciado em quarta, 2 out 2024, 02:45</p><p>Estado Finalizada</p><p>Concluída em quarta, 2 out 2024, 02:50</p><p>Tempo</p><p>empregado</p><p>4 minutos 39 segundos</p><p>Avaliar 1,80 de um máximo de 2,00(90%)</p><p>Questão 1</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Segmentação é um filtro que seleciona Leads da base que possuem informações específicas, criando uma lista dinâmica, na</p><p>Análise preditiva por Segmentação de Leads sua função é:</p><p>I - Entender todo o processo da base do cliente para assim criar estratégias para evitar cancelamentos futuros.</p><p>II - Agrupar seus potenciais clientes de acordo com suas características.</p><p>III- É complementar o produto que o cliente já possui ou esteja comprando.</p><p>IV - Isso ajuda as equipes a organizarem seus conteúdos e direcionar suas ações para garantir bons resultados de vendas.</p><p>a. Apenas a II e III estão corretas.</p><p>b. Apenas a II está correta.</p><p>c. Apenas a I e III estão corretas.</p><p>d. Apenas a II e IV estão corretas.</p><p>e. Apenas a IV está correta.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Painel / Minhas Disciplinas</p><p>/ 2ºGRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO-disc. 13- INTRODUÇÃO A CIÊNCIA DE DADOS/ALGORITIMOS E LÓGICA DE PROGRA</p><p>/ DISCIPLINA - INTRODUÇÃO À CIÊNCIA DE DADOS</p><p>/ AB30 - ATIVIDADE DE ESTUDO - INTRODUÇÃO À CIÊNCIA DE DADOS - ATÉ 27/10/2024 - VALOR 2,0 PONTOS</p><p>https://www.eadunifatecie.com.br/course/view.php?id=48893</p><p>https://www.eadunifatecie.com.br/course/view.php?id=48893</p><p>https://www.eadunifatecie.com.br/my/</p><p>https://www.eadunifatecie.com.br/course/view.php?id=48893</p><p>https://www.eadunifatecie.com.br/course/view.php?id=48893#section-1</p><p>https://www.eadunifatecie.com.br/mod/quiz/view.php?id=1578729</p><p>Questão 2</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,00 de 0,20</p><p>Questão 3</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Para que seja exibido a matriz abaixo:</p><p>Qual a biblioteca e atributo devem ser utilizados:</p><p>a. Pandas e Numpy.</p><p>b. Pandas e tensor.</p><p>c. Pandas e shape.</p><p>d. Numpy e shape.</p><p>e. Numpy e tensor.</p><p>Sua resposta está incorreta.inco</p><p>Para realizar o Planejamento do modelo de dados, existem diversas metodologias, técnicas e ferramentas para a concepção do</p><p>modelo proposto. Sobre os   algoritmos CART (Classification and Regression Trees), CHAID (Chi Square Automatic Interaction</p><p>Detection) é correto afirmar que:</p><p>a. É um aplicativo que funciona em ambientes de computação distribuída.</p><p>b. Utilizam árvores de decisão, que podem variar de acordo com o volume de dados.</p><p>c. Permitem executar aplicações em sistemas distribuídos através de diversos comptadores (nodes).</p><p>d. Possuem dois módulos principais: o módulo de armazenamento e o de processamento</p><p>e. Definem a arquitetura para a realização do processamento de conjuntos de dados em paralelo</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 4</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Questão 5</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Regressão linear é uma das técnicas utilizadas para o planejamento do modelo analítico de dados. Podemos afirmar que:</p><p>( ) É utilizada para entender e comparar dados, possibilitando a identificação do comportamento do dado analisado</p><p>( ) É uma técnica estatística que pode ser utilizada para efetuar uma análise preditiva.</p><p>(  )  A modelagem gráfica da regressão linear consiste de folhas, também chamadas de nós, e ramos.</p><p>( ) Realiza projeções e estudos dos dados, classificando matematicamente quais são os mais relevantes para o estudo</p><p>a. V; F; F; V.</p><p>b. V; V; F; F.</p><p>c. V; V; F; V.</p><p>d. V; F; F; F.</p><p>e. V; V; V; V.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>A análise preditiva é o uso de dados históricos, algoritmos estatísticos, modelagem preditiva e técnicas de machine learning, são</p><p>tipos de Análise Preditiva:</p><p>a. Previsão de Churn e Machine Learning.</p><p>b. Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell.</p><p>c. Data set e NoSQL</p><p>d. Data Visualization e Machine Learning.</p><p>e. Estatística descritiva e Estatística inferencial.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 6</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Questão 7</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Uma das grandes vantagens de se utilizar Python são os pacotes exclusivos para Ciência de Dados que podemos citar:</p><p>a. Kivy, Parsing e REPL.</p><p>b. Parsing, scikit-learn e NumPy.</p><p>c. scikit-learn, NumPy e Pandas.</p><p>d. Parsing, Kivy e Pandas.</p><p>e. scikit-learn, NumPy e Kivy.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>A aprendizagem supervisionada é um ramo do aprendizado de máquina, um método de análise de dados que usa algoritmos</p><p>que aprendem iterativamente. Indique quais são as técnicas que representam este aprendizado.</p><p>a. Árvores de decisão, k-vizinhos.</p><p>b. Naive Bayes, Redes neurais artificiais.</p><p>c. Classificação e Regressão.</p><p>d. Regressão logística; Máquina de suporte vetorial.</p><p>e. Redes neurais artificiais, máquina de suporte vetorial.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>https://www.tibco.com/pt-br/reference-center/what-is-machine-learning</p><p>Questão 8</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Questão 9</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Marque a alternativa que apresenta uma vantagem de se utilizar a Linguagem Python</p><p>a. Todas as alternativas estão corretas.</p><p>b. Python é usado no desenvolvimento da Web.</p><p>c. Python é usado para “Scripting and Automation”.</p><p>d. Multiplataforma.</p><p>e. Python é usado para criar interfaces gráficas de usuário (GUI).</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Sobre Machine Learning e Deep Learning, respectivamente é correto afirmar:</p><p>a. É capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além de usar uma</p><p>variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados; Ela tem como base a utilização das redes neurais</p><p>profundas.</p><p>b. Esse sistema é capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além</p><p>de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados; É comumente usados em aplicações</p><p>onde dados históricos podem prever eventos futuros prováveis.</p><p>c. É a capacidade da máquina imitar algumas características humanas, como a percepção visual, reconhecimento de fala,</p><p>tomada de decisão e tradução de idiomas; Esse sistema é capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio</p><p>de métodos estatísticos específicos, além de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de</p><p>dados.</p><p>d. Gerencia o armazenamento de grandes conjuntos de dados, também de forma distribuída. É projetada para jogar o</p><p>processamento para o banco de dados, de modo a aprimorar a performance.</p><p>e. É uma tendência de rápido crescimento que coloca o poder de acesso, mistura e transformação de dados nas mãos dos</p><p>usuários organizacionais e outros profissionais não-técnicos; São utilizadas para limpar, perfilar e auditar dados –</p><p>garantem que os dados sejam confiáveis.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 10</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Dentre os vários métodos de Machine Learning disponíveis na literatura, os mais conhecidos são classificação, regressão e</p><p>clustering. É correto afirmar que:</p><p>( ) Classificação, são utilizados para a identificação do rótulo de determinadas observações com base em características e</p><p>informações previamente conhecidas.</p><p>( ) O método regressão é um conjunto de dados não rotulados, este método encontra padrões e os dados são agrupados de</p><p>acordo com as relações encontradas entre as variáveis.</p><p>( ) Agrupamento ou clustering utilizam um conjunto de dados não rotulados, este método encontra padrões e os dados são</p><p>agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.</p><p>( )  Agrupamento ou clustering, são utilizados para a identificação do rótulo de determinadas observações com base em</p><p>características e informações previamente conhecidas.</p><p>( ) O método regressão é utilizado em algoritmos de aprendizagem supervisionada, que busca modelar relações entre variáveis</p><p>dependentes e independentes através de métodos estatísticos.</p><p>a. F; F; V; V; V.</p><p>b. F; V; V; F; F.</p><p>c. V; F; V; F; V.</p><p>d. V; F; F; F; V.</p><p>e. V; F; F; V; V.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>◄ CLIQUE AQUI PARA ACESSAR AS AULAS DE INTRODUÇÃO À CIÊNCIA DE DADOS</p><p>Seguir para...</p><p>APOSTILA DA DISCIPLINA ►</p><p>https://www.eadunifatecie.com.br/mod/book/view.php?id=1578728&forceview=1</p><p>https://www.eadunifatecie.com.br/mod/resource/view.php?id=1578730&forceview=1</p>