Fichário1

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<p>Iniciado em segunda, 30 set 2024, 23:29</p><p>Estado Finalizada</p><p>Concluída em terça, 1 out 2024, 00:00</p><p>Tempo</p><p>empregado</p><p>30 minutos 44 segundos</p><p>Avaliar 1,60 de um máximo de 2,00(80%)</p><p>Questão 1</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>A Ciência e Dados engloba diversas áreas, são elas:</p><p>a. Matemática Espacial, Conhecimento do Negócio e Modelagem.</p><p>b. Nenhuma das alternativas.</p><p>c. Estatística; Filosofia; Conhecimento do negócio e Matemática.</p><p>d. Estatística; Computação; Conhecimento do negócio e Matemática, além de técnicas e teorias, como análise preditiva,</p><p>modelagem, engenharia e mineração de dados.</p><p>e. Previsão de Churn; de Upsell and Cross-Sell; Conhecimento do negócio e Matemática, além de técnicas e teorias, como</p><p>análise preditiva, modelagem, engenharia e mineração de dados.</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>O ETL surge como uma estratégia para simplificar a análise de dados armazenados em um banco de dados, Sobre ETL (EXTRACT</p><p>TRANSFORM LOAD) que alternativa correta é?</p><p>a. Atua no plano estratégico da empresa.</p><p>b. Gerencia o armazenamento de grandes conjuntos de dados, de forma distribuída.</p><p>c. A técnica de integração de dados surgiu da demanda dos negócios de agregar dados de fontes distintas para serem</p><p>analisadas.</p><p>d. É o processo não-trivial de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e ultimamente</p><p>compreensíveis</p><p>e. O processo de ETL é a execução das etapas de Extração, Transformação e Atualização de Dados.</p><p>Sua resposta está incorreta.</p><p>MatplotLib - é uma biblioteca de visualização de dados do Python.</p><p>a. A ferramenta permite a elaboração de diversos tipos de gráficos, como em barra, em linha, em pizza, histogramas entre</p><p>outras opções.</p><p>b. Com o MatplotLib é possível criar visualizações apenas dinâmicas, e numéricas</p><p>c. Suas principais funções são: read_cvs (); head (); scikit-learn, NumPy e Kivy</p><p>d. A ferramenta permite a elaboração apenas de arrays unidimensionais e bidimensionais</p><p>e. Suas principais funções são: read_cvs (); head (); memory_usage (); describe (); loc[:]; astype (); value_counts ();</p><p>sort_values (); drop_duplicates () e merge ().</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 4</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>De acordo com o código Python abaixo, qual o resultado que será apresentado:</p><p>Titulação = pd.Series(['Doutorado', 'Mestrado', 'Especialização', 'Graduação', 'Cursos Técnicos'],index=[20,15,85,145,320])</p><p>a.</p><p>b.</p><p>c. Todas estão corretas.</p><p>d.</p><p>e.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 5</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,00 de 0,20</p><p>Questão 6</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Conhecer os diferentes termos que tangenciam o Machine Learning,   se torna relevante para profissionais de todas as áreas.</p><p>Sobre estes termos podemos afirmar que</p><p>(a) ACURÁCIA</p><p>(b) ÁRVORE DE DECISÃO</p><p>(c) COMPUTAÇÃO COGNITIVA</p><p>(d) NPL</p><p>(  ) Descreve tecnologias baseadas nos princípios científicos.</p><p>(  ) É definida como a proximidade de um resultado experimental com o seu valor de referência real.</p><p>(   ) Esta técnica lida com dados não estruturados de texto, ela é capaz de caracterizar e explicar toda a diversidade das</p><p>observações linguísticas que envolvem conversas, escrita e outras mídias.</p><p>(  ) É um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que é utilizado para classificação e para regressão.</p><p>a. d; b; c; a.</p><p>b. b; c; d; a.</p><p>c. a; b; c; d.</p><p>d. c; d; b; a.</p><p>e. c; a; d; b.</p><p>Sua resposta está incorreta.</p><p>Podemos classificar os algoritmos de Machine Learning conforme seu tipo de aprendizagem, ou seja, a forma como aprendem.</p><p>Os tipos principais de Aprendizado de Máquina são:</p><p>a. Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizagem por Reforço.</p><p>b. Aprendizado Supervisionado, Deep Learning e Aprendizagem por Reforço.</p><p>c. Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Hash e Aprendizagem por Reforço.</p><p>d. Aprendizado Hash e Aprendizagem por Reforço e Aprendizado Supervisionado.</p><p>e. Aprendizado Supervisionado e Aprendizagem por Reforço.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 7</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Questão 8</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>ETL é fundamental para empresas que desejam centralizar dados consolidados em um ambiente integrado. O processo de ETL</p><p>que é responsável pelas etapas: padronização, limpeza, qualidade.</p><p>a. Extract.</p><p>b. Load.</p><p>c. Transform.</p><p>d. Data Quality.</p><p>e. Compliance.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Sobre Machine Learning e Deep Learning, respectivamente é correto afirmar:</p><p>a. 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>b. 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>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. 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>e. 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>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 9</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Questão 10</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Sobre programação, sabemos que um código compilado consome menos recursos da CPU, durante as fases de tradução e</p><p>carregamento, e um código interpretado tem um intervalo menor entre a codificação e a execução do programa. Sobre o</p><p>módulo venv na Linguagem Python é correto afirmar:</p><p>a. É uma biblioteca de Machine Learning.</p><p>b. É uma linguagem de programação para back-end.</p><p>c. E o módulo usado para criar e gerenciar ambientes virtuais no Python, ele irá instalar a versão mais recente do Python.</p><p>d. Fornece várias funções e operações para a execução de apenas cálculos gráficos.</p><p>e. É uma linguagem de programação para front-end.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>A técnica que consiste na oferta de um modelo ou pacote de serviços mais moderno ou completo do que o cliente já possui ou</p><p>esteja em processo de compra é a:</p><p>a. Machine Learning.</p><p>b. Previsão de Churn.</p><p>c. Estatística.</p><p>d. Análise Preditiva.</p><p>e. Upsell e Cross-Sell.</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><p>Iniciado em terça, 1 out 2024, 00:00</p><p>Estado Finalizada</p><p>Concluída em terça, 1 out 2024, 00:12</p><p>Tempo</p><p>empregado</p><p>12 minutos 1 segundo</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>Dentre os vários métodos de Machine Learning disponíveis</p><p>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; V; V; F; F.</p><p>b. V; F; F; F; V.</p><p>c. V; F; V; F; V.</p><p>d. F; F; V; V; V.</p><p>e. V; F; F; V; V.</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 0,20 de 0,20</p><p>Questão 3</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>É muito importante a escolha de uma plataforma ETL para qualquer empresa, em função da arquitetura de seus dados. As</p><p>características das soluções são:</p><p>(a) SnowPlow, Segment</p><p>(b) Stitch, Fivetran e Kondado</p><p>(c) Spark, Dremio</p><p>(d) Oracle, Google BigQuery, PostgreSql, SnowFlake</p><p>( ) Armazenamento de Dados</p><p>( ) Transformação de Dados</p><p>( ) Extração e carregamento de dados</p><p>( ) Coleta de dados</p><p>a. c; a; b; d.</p><p>b. d; c; b; a.</p><p>c. a; b; c; d.</p><p>d. a; c; d; b.</p><p>e. a; b; d; c.</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. Data set e NoSQL</p><p>b. Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell.</p><p>c. Estatística descritiva e Estatística inferencial.</p><p>d. Previsão de Churn e Machine Learning.</p><p>e. Data Visualization e Machine Learning.</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>O Machine Learning é baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com</p><p>o mínimo de intervenção humana, a definição de Machine Learning, segundo Faceli (2011, pg 1) é:</p><p>a. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as</p><p>táticas de redes neurais profundas”.</p><p>b. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, uma hipótese, ou</p><p>função, capaz de resolver o problema que se deseja tratar”.</p><p>c. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as</p><p>táticas de Deep Learning”</p><p>d. "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento</p><p>consistem apenas de exemplos de entrada”.</p><p>e. "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento</p><p>consistem apenas de exemplos de saída”.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Quais são as ferramentas centrais de ETL que trabalham em conjunto com outras ferramentas de data integration e com outros</p><p>vários aspectos do gerenciamento de dados?</p><p>a. Cross-selling, Machine Learning e Hadoop.</p><p>b. Datamining, data governance, virtualização e data warehouse.</p><p>c. Cross-selling, Machine Learning e Hadoop.</p><p>d. Data quality, data governance, virtualização e metadados.</p><p>e. Data quality, compliance, virtualização e banco de dados.</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. Parsing, scikit-learn e NumPy.</p><p>b. Parsing, Kivy e Pandas.</p><p>c. Kivy, Parsing e REPL.</p><p>d. scikit-learn, NumPy e Kivy.</p><p>e. scikit-learn, NumPy e Pandas.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é um método de análise de dados que automatiza a construção de</p><p>modelos analíticos, é um ramo da ____________________.</p><p>a. Deep Blue.</p><p>b. Inteligência Artificial.</p><p>c. Algoritmo Supervisionado.</p><p>d. Algoritmo Não Supervisionado.</p><p>e. Algoritmo por Reforço.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>https://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/analytics.html</p><p>Questão 8</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,00 de 0,20</p><p>Questão 9</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Sobre a biblioteca Panda do Python é correto afirmar:</p><p>a. Explora a manipulação, leitura e visualização de dados.</p><p>b. Pandas exibe vários tipos de gráficos sem precisar de auxílio de outra biblioteca.</p><p>c. Combina de forma inteligente registros provenientes de diferentes bases de dados (operação conhecida como merge</p><p>ou join).</p><p>d. Todas as alternativas estão corretas.</p><p>e. Trabalha com dois tipos principais de estruturas de dados: Series e DataFrames.</p><p>Sua resposta está incorreta.</p><p>De acordo com o código Python abaixo, qual das bibliotecas deve ser importada? Por que?</p><p>df = pd.DataFrame({'calorias':[200, 350, 550], 'gordura (%)':[0, 15, 35]}, index=['banana', 'macarrão', 'cachorro quente'])</p><p>a. A biblioteca Série, porque ela  retorna um array serializado com índice.</p><p>b. A biblioteca scikit-learn, porque ela  retorna um array alternado com índice.</p><p>c. A biblioteca Dataframe, porque ela  retorna um array serializado com índice.</p><p>d. A biblioteca Pandas, porque ela  retorna um array serializado com índice.</p><p>e. A biblioteca Numpy, porque ela  retorna um array alternado com índice.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 10</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 está correta.</p><p>b. Apenas a IV está correta.</p><p>c. Apenas a II e IV estão corretas.</p><p>d. Apenas a I e III estão corretas.</p><p>e. Apenas a II e III estão corretas.</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><p>Iniciado em terça, 1 out 2024, 00:12</p><p>Estado Finalizada</p><p>Concluída em terça, 1 out 2024, 00:17</p><p>Tempo</p><p>empregado</p><p>5 minutos 14 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>Para que seja exibido a matriz abaixo:</p><p>Qual a biblioteca e atributo devem ser utilizados:</p><p>a. Pandas e shape.</p><p>b. Numpy e tensor.</p><p>c. Numpy e shape.</p><p>d. Pandas e Numpy.</p><p>e. Pandas e tensor.</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 -</p><p>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 0,20 de 0,20</p><p>Questão 3</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Sabemos que o termo biblioteca em programação, é utilizado para representar uma coleção de subprogramas que auxiliam no</p><p>desenvolvimento de softwares. Sobre a biblioteca NumPy a questão correta é:</p><p>a. É usado para a criação de redes neurais artificiais.</p><p>b. É utilizada principalmente para realizar cálculos em Arrays, sejam eles comuns ou multidimensionais.</p><p>c. Possui Dataframes.</p><p>d. Explora a manipulação, leitura e visualização de dados.</p><p>e. Esse método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Marque a alternativa que apresenta uma vantagem de se utilizar a Linguagem Python</p><p>a. Multiplataforma.</p><p>b. Todas as alternativas estão corretas.</p><p>c. Python é usado para “Scripting and Automation”.</p><p>d. Python é usado no desenvolvimento da Web.</p><p>e. Python é usado para criar interfaces gráficas de usuário (GUI).</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>Vários métodos estatísticos são utilizados para o Machine Learning alcançar o desempenho esperado. Sobre o método</p><p>clustering é correto afirmar:</p><p>a. É útil quando o custo associado à rotulação é muito baixo para possibilitar um processo de treinamento totalmente</p><p>rotulado.</p><p>b. É feito um mapeamento das apenas de variáveis de saída.</p><p>c. É útil quando o custo associado à rotulação é muito alto para possibilitar um processo de treinamento totalmente</p><p>rotulado.</p><p>d. Todas as alternativas estão corretas.</p><p>e. Esse método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Análise de dados é um processo que a partir de dados brutos é realizada a inspeção, limpeza, transformação e modelagem de</p><p>dados. As etapas de processamento desses dados são as seguintes:</p><p>I - Observação, questionamento, hipóteses;</p><p>II - Experimentação, análise dos resultados e conclusão;</p><p>III - Observação, carregamento dos dados, análise dos resultados;</p><p>IV - Experimentação e análise e limpeza dos dados.</p><p>a. Alternativas III e IV estão corretas.</p><p>b. Somente a alternativa IV está correta.</p><p>c. Alternativas I e II estão corretas.</p><p>d. Somente a alternativa I está correta.</p><p>e. Alternativas I e III estão corretas.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 6</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,00 de 0,20</p><p>Questão 7</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; V; F; F.</p><p>b. V; F; F; F.</p><p>c. V; V; V; V.</p><p>d. V; V; F; V.</p><p>e. V; F; F; V.</p><p>Sua resposta está incorreta.</p><p>Sobre o aprendizado não-supervisionado é correto afirmar:</p><p>I - O objetivo é de identificar os padrões existentes nos dados sob análise, suas similaridades (conforme critério estabelecido),</p><p>suas diferenças e efetuar um agrupamento consistente das informações analisadas.</p><p>II- No aprendizado não-supervisionado, o algoritmo não recebe os rótulos de entrada e, portanto, não conhece os rótulos de</p><p>saída que devem ser gerados</p><p>III - Têm o objetivo de fazer previsões baseados no conjunto de dados que estão sendo analisados, sejam eles dados históricos</p><p>ou não, eles são treinados por meio de exemplos rotulados, como uma entrada na qual a saída desejada é conhecida.</p><p>IV - Os resultados desse tipo de algoritmo são geralmente marcados como classificação e regressão.</p><p>a. Apenas as alternativas I e III estão corretas.</p><p>b. Apenas as alternativas I e II estão corretas.</p><p>c. Apenas as alternativas II e III estão corretas.</p><p>d. Apenas a alternativa I está correta.</p><p>e. Apenas a alternativa IV está correta.</p><p>Sua resposta está correta.</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>O Tableau é um software destinado ao segmento de analytics (análises de dados) desenvolvido pela empresa que leva o mesmo</p><p>nome, uma das suas características é :</p><p>a. É a capacidade de modificar cálculos e testar diferentes cenários em análises sofisticadas, utilizando vários conjuntos,</p><p>grupos e segmentações.</p><p>b. Software de análise de dados e inteligência de negócios da Microsoft.</p><p>c. É concorrente de peso do Google Analytics.</p><p>d. É uma ferramenta da IBM que inclui recursos de análise preditiva intuitivos e fáceis de usar, com uma extensa biblioteca</p><p>de algoritmos e modelos estatísticos avançados.</p><p>e. Todas as alternativas estão corretas.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>A analítica preditiva pode ser definida também como previsões com nível de granularidade mais detalhado, baseando-se em</p><p>pontuações preditivas probabilísticas para cada elemento organizacional individual. A Previsão de Churn é um dos tipos de</p><p>análise preditiva e caracteriza-se por:</p><p>I - Ser o estudo do  percentual de clientes que solicita o cancelamento do serviço contratado em  determinado intervalo de</p><p>tempo.</p><p>II - Descrever e organizar os dados com objetivo de facilitar a compreensão e utilização das informações que serão extraídas.</p><p>III - Ofertar um modelo ou pacote de serviços mais moderno ou completo do que o cliente já possui ou esteja em processo de</p><p>compra.</p><p>IV - Métrica que indica quantos clientes deixaram determinado produto</p><p>Assinale a alternativa correta:</p><p>a. Apenas a I e IV estão corretas.</p><p>b. Apenas a IV está correta.</p><p>c. Apenas a II está correta.</p><p>d. Apenas a II e III estão corretas.</p><p>e. Apenas a I e III estão corretas.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>https://www.fiveacts.com.br/o-que-e-tableau/</p><p>https://www.fiveacts.com.br/data-analytics/</p><p>Questão 10</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>No aprendizado não supervisionado não existem resultados pré-definidos para o modelo utilizar como referência para</p><p>aprender. Indique quais são as técnicas que representam este aprendizado.</p><p>a. Binária e Não Binária; Previsão de Churn; k-médias, análise de componentes principais</p><p>b. k-médias, análise de componentes principais, clusterização hierárquica; regressão linear, regressão logística.</p><p>c. redes neurais artificiais, máquina de suporte vetorial, k-médias, análise de componentes principais.</p><p>d. Árvore de Decisão Continua, Binária e Não Binária; Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell.</p><p>e. k-médias, análise de componentes principais, clusterização. hierárquica.decomposição em valores singulares,</p><p>clusterização baseada em densidade, modelo de mistura Gaussiana.</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><p>Iniciado em terça, 1 out 2024, 00:18</p><p>Estado Finalizada</p><p>Concluída em terça, 1 out 2024, 00:25</p><p>Tempo</p><p>empregado</p><p>6 minutos 41 segundos</p><p>Avaliar 2,00 de um máximo de 2,00(100%)</p><p>Questão 1</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Ferramentas de  Data Mining  são responsáveis por analisar, e descobrir impedimentos relacionados aos dados ou novas</p><p>perspectivas, que apontam um comportamento recente nos negócios. As técnicas que estas ferramentas utilizam são:</p><p>a. Árvore de decisão e grafos; Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell</p><p>b. Agrupamentos; hipóteses; Binária e Não Binária; Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell</p><p>c. Dendrogramas; Previsão de Churn; hipóteses</p><p>d. Árvore de decisão contínua, Binária e Não Binária; Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell</p><p>e. Agrupamentos; hipóteses; regras; árvores de decisão e grafos ou dendrogramas.</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 0,20 de 0,20</p><p>Questão 3</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é um método de análise de dados que automatiza a construção de</p><p>modelos analíticos, é um ramo da ____________________.</p><p>a. Algoritmo por Reforço.</p><p>b. Deep Blue.</p><p>c. Inteligência Artificial.</p><p>d. Algoritmo Supervisionado.</p><p>e. Algoritmo Não Supervisionado.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Python é uma linguagem de programação com objetivos diversos, é administrada pela Python Software Foundation que detém</p><p>a propriedade intelectual relacionada a ela, o Python é gratuito, e pode ser usado para fins comerciais. Sobre Python é correto</p><p>afirmar:</p><p>a. De forte tipagem e dinâmica e estruturada.</p><p>b. Executada apenas em ambiente Linux.</p><p>c. Executada apenas em ambiente Linux e Windows.</p><p>d. Estruturada, funcional, de forte tipagem e dinâmica.</p><p>e. Orientada a objetos, funcional, de forte tipagem e dinâmica.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>https://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/analytics.html</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>Inferir é deduzir um resultado, por lógica, com base na interpretação de outras informações, sobre Estatística inferencial é</p><p>correto afirmar:</p><p>a. Está focada na apresentação dos dados, mas não procura fazer inferências ou tirar sólidas conclusões que podem ser</p><p>usadas para prever futuros dados da amostra.</p><p>b. Visa descrever e organizar os dados com objetivo de facilitar a compreensão e utilização das informações que serão</p><p>extraídas.</p><p>c. São os métodos usados para visualizar dados (data visualization)</p><p>d. Pode ser definida como um conjunto de procedimentos estatísticos que têm por finalidade tirar sólidas conclusões que</p><p>podem ser usadas para prever futuros dados de uma amostra para uma população.</p><p>e. Permite a descrição de fenômenos aleatórios oriundos das incertezas.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>A proposta de uma solução de Big Data é oferecer uma abordagem consistente no tratamento do constante crescimento e da</p><p>complexidade dos dados. Os dados podem ser encontrados de três formas:</p><p>a. Estruturado; Não estruturado e Semi-estruturado.</p><p>b. Básico; Médio e Avançado.</p><p>c. Fácil; Difícil e Avançado.</p><p>d. String; Numérico e Float.</p><p>e. Char; Boolean e Avançado.</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>No aprendizado não supervisionado não existem resultados pré-definidos para o modelo utilizar como referência para</p><p>aprender. Indique quais são as técnicas que representam este aprendizado.</p><p>a. redes neurais artificiais, máquina de suporte vetorial, k-médias, análise de componentes principais.</p><p>b. Árvore de Decisão Continua, Binária e Não Binária; Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell.</p><p>c. k-médias, análise de componentes principais, clusterização. hierárquica.decomposição em valores singulares,</p><p>clusterização baseada em densidade, modelo de mistura Gaussiana.</p><p>d. k-médias, análise de componentes principais, clusterização hierárquica; regressão linear, regressão logística.</p><p>e. Binária e Não Binária; Previsão de Churn; k-médias, análise de componentes principais</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Marque a alternativa que apresenta uma vantagem de se utilizar a Linguagem Python</p><p>a. Python é usado para criar interfaces gráficas de usuário (GUI).</p><p>b. Multiplataforma.</p><p>c. Python é usado para “Scripting and Automation”.</p><p>d. Python é usado no desenvolvimento da Web.</p><p>e. Todas as alternativas estão corretas.</p><p>Sua resposta está correta.</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>MatplotLib - é uma biblioteca de visualização de dados do Python.</p><p>a. A ferramenta permite a elaboração apenas de arrays unidimensionais e bidimensionais</p><p>b. A ferramenta permite a elaboração de diversos tipos de gráficos, como em barra, em linha, em pizza, histogramas entre</p><p>outras opções.</p><p>c. Suas principais funções são: read_cvs (); head (); memory_usage (); describe (); loc[:]; astype (); value_counts ();</p><p>sort_values (); drop_duplicates () e merge ().</p><p>d. Com o MatplotLib é possível criar visualizações apenas dinâmicas, e numéricas</p><p>e. Suas principais funções são: read_cvs (); head (); scikit-learn, NumPy e Kivy</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>São soluções utilizadas no fluxo de coleta de dados do ETL.</p><p>a. Scikit-learn, numpy.</p><p>b. Snowplow; segment.</p><p>c. Todas as alternativas estão corretas.</p><p>d. Hive; spark.</p><p>e. Sqoop; hive.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 10</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</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. Naive Bayes, Redes neurais artificiais.</p><p>b. Redes neurais artificiais, máquina de suporte vetorial.</p><p>c. Classificação e Regressão.</p><p>d. Árvores de decisão, k-vizinhos.</p><p>e. Regressão logística; Máquina de suporte vetorial.</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.tibco.com/pt-br/reference-center/what-is-machine-learning</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><p>Iniciado em terça, 1 out 2024, 00:25</p><p>Estado Finalizada</p><p>Concluída em terça, 1 out 2024, 00:47</p><p>Tempo</p><p>empregado</p><p>21 minutos 44 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>De acordo com o código Python abaixo, qual das bibliotecas deve ser importada? Por que?</p><p>df = pd.DataFrame({'calorias':[200, 350, 550], 'gordura (%)':[0, 15, 35]}, index=['banana', 'macarrão', 'cachorro quente'])</p><p>a. A biblioteca Pandas, porque ela  retorna um array serializado com índice.</p><p>b. A biblioteca Dataframe, porque ela  retorna um array serializado com índice.</p><p>c. A biblioteca scikit-learn, porque ela  retorna um array alternado com índice.</p><p>d. A biblioteca Série, porque ela  retorna um array serializado com índice.</p><p>e. A biblioteca Numpy, porque ela  retorna um array alternado com índice.</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 0,20 de 0,20</p><p>A finalidade da cultura de Data Analytics é auxiliar as empresas a entenderem a sua realidade e identificar as suas</p><p>potencialidades. Indique qual a ordem correta dos conceitos:</p><p>(1)</p><p>Big Data</p><p>(2) DataWarehouse</p><p>(3) Data Analytics</p><p>(4) Data Lake</p><p>( ) é um repositório de dados onde ficam armazenadas as bases de dados de diversos sistemas existentes em uma organização.</p><p>( ) Suas categorias são: Social Data, Enterprise Data e Personal Data.</p><p>( ) pode ser encontrado em três formas: Estruturado; Não estruturado e  Semi-estruturado.</p><p>( ) Também pode ser chamado de “data swamps” (pantano de dados).</p><p>Assinale a alternativa correta:</p><p>a. 2; 3; 1 e 4.</p><p>b. 1; 2; 4 e 3.</p><p>c. 1; 2; 3 e 4.</p><p>d. 2; 1; 4 e 3.</p><p>e. 4; 3; 1 e 2.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 3</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Questão 4</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>O Machine Learning é baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com</p><p>o mínimo de intervenção humana, a definição de Machine Learning, segundo Faceli (2011, pg 1) é:</p><p>a. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as</p><p>táticas de Deep Learning”</p><p>b. "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento</p><p>consistem apenas de exemplos de entrada”.</p><p>c. "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento</p><p>consistem apenas de exemplos de saída”.</p><p>d. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, uma hipótese, ou</p><p>função, capaz de resolver o problema que se deseja tratar”.</p><p>e. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as</p><p>táticas de redes neurais profundas”.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Podemos classificar os algoritmos de Machine Learning conforme seu tipo de aprendizagem, ou seja, a forma como aprendem.</p><p>Os tipos principais de Aprendizado de Máquina são:</p><p>a. Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizagem por Reforço.</p><p>b. Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Hash e Aprendizagem por Reforço.</p><p>c. Aprendizado Supervisionado e Aprendizagem por Reforço.</p><p>d. Aprendizado Supervisionado, Deep Learning e Aprendizagem por Reforço.</p><p>e. Aprendizado Hash e Aprendizagem por Reforço e Aprendizado Supervisionado.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 5</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Questão 6</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</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. Classificação e Regressão.</p><p>b. Naive Bayes, Redes neurais artificiais.</p><p>c. Redes neurais artificiais, máquina de suporte vetorial.</p><p>d. Árvores de decisão, k-vizinhos.</p><p>e. Regressão logística; Máquina de suporte vetorial.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>A Big Data é uma área tecnológica que trabalha com a coleta, manuseio e interpretação de grandes quantidades de dados.</p><p>Associe os termos dos 5Vs de Big Data às suas respectivas características, e indique a alternativa correta.</p><p>(1) Volume</p><p>(2) Velocidade</p><p>(3) Variedade</p><p>(4) Veracidade</p><p>(5) Valor</p><p>( ) Dados autênticos e verdadeiros.</p><p>( ) Processamento ágil.</p><p>( ) Utilidade dos dados.</p><p>( ) Fontes de dados muito heterogêneas.</p><p>( ) Grande quantidade de dados gerados.</p><p>a. 2; 3; 5; 1; 4.</p><p>b. 4; 2; 5; 3; 1.</p><p>c. 5; 4; 3; 2; 1.</p><p>d. 3; 4; 5; 1; 2.</p><p>e. 2; 3; 5; 1; 4.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>https://www.tibco.com/pt-br/reference-center/what-is-machine-learning</p><p>Questão 7</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Questão 8</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</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. Permitem executar aplicações em sistemas distribuídos através de diversos comptadores (nodes).</p><p>b. Definem a arquitetura para a realização do processamento de conjuntos de dados em paralelo</p><p>c. Utilizam árvores de decisão, que podem variar de acordo com o volume de dados.</p><p>d. Possuem dois módulos principais: o módulo de armazenamento e o de processamento</p><p>e. É um aplicativo que funciona em ambientes de computação distribuída.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>O Data Mining  é o processo que transforma dados brutos em insights por meio da observação de padrões. Quais são as</p><p>linhagens de onde  procede o Data Mining?</p><p>a. Física, IA e Ciência da Computação.</p><p>b. Ciência da Computação, Matemática e Machine Learning.</p><p>c. IA, ML e CC.</p><p>d. Estatística, Inteligência Artificial e Machine Learning.</p><p>e. Estatística, Matemática e Física.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Questão 9</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,20 de 0,20</p><p>Questão 10</p><p>Completo</p><p>Atingiu 0,00 de 0,20</p><p>Sabemos que o termo biblioteca em programação, é utilizado para representar uma coleção de subprogramas que auxiliam no</p><p>desenvolvimento de softwares. Sobre a biblioteca NumPy a questão correta é:</p><p>a. Esse método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.</p><p>b. Explora a manipulação, leitura e visualização de dados.</p><p>c. É utilizada principalmente para realizar cálculos em Arrays, sejam eles comuns ou multidimensionais.</p><p>d. É usado para a criação de redes neurais artificiais.</p><p>e. Possui Dataframes.</p><p>Sua resposta está correta.</p><p>Sobre a biblioteca Panda do Python é correto afirmar:</p><p>a. Pandas exibe vários tipos de gráficos sem precisar de auxílio de outra biblioteca.</p><p>b. Todas as alternativas estão corretas.</p><p>c. Trabalha com dois tipos principais de estruturas de dados: Series e DataFrames.</p><p>d. Combina de forma inteligente registros provenientes de diferentes bases de dados (operação conhecida como merge</p><p>ou join).</p><p>e. Explora a manipulação, leitura e visualização de dados.</p><p>Sua resposta está incorreta.inco</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><p>1</p><p>2</p><p>3</p><p>4</p><p>5</p>