BIG DATA PYTHON - TEMA 05 ex04

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A
B
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D
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Dados categóricos são aqueles normalmente
expressos por texto, que representam rótulos,
nomes e símbolos. Qual tipo de visualização de
dados abaixo é recomendado para dados
categóricos?
Gráficos de Linha.
Gráficos de Barra.
Gráfico de Matriz de Dispersão.
Gráfico de Faces de Chernoff.
Questão de 10
Corretas
Incorretas
Em branco
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Análise De…
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E Gráfico de Estrela.
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O gráfico de barras é a melhor opção para
a visualização de dados categóricos. Isso
ocorre porque ele permite a representação
clara das proporções dos dados
categóricos, evidenciando os estratos da
amostra. É importante ressaltar que os
dados categóricos não se encaixam bem
em gráficos de dados numéricos, como o
gráfico de dispersão. Isso pode causar
confusão na função de visualização ou até
mesmo quebrar a mesma, dependendo da
biblioteca escolhida para a visualização dos
dados.
2
No mundo de Big Data, temos dados os mais
variados possíveis, e sua classificação é
fundamental para um cientista de dados. As
notas que compõem o histórico escolar de um
aluno são classificadas como que tipo de
dados?
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Numéricos
Temporais
Atemporais
Categóricos
Semi-Estruturados
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As notas que compõem o histórico escolar
de um aluno são classificadas como dados
categóricos. Isso ocorre porque, embora as
notas possam ser operadas por funções de
soma, média, entre outras, elas
representam um conceito ou proporção de
aprendizado de um aluno. Por exemplo,
uma nota 8 pode significar que o aluno
aprendeu 80% do conteúdo da matéria, ou
pode implicar na condição de apto ou
reprovado. Se não houvesse o contexto
implícito de categoria, o tipo numérico seria
o correto. Portanto, é importante ter
cuidado ao modelar nossos dados para
garantir que eles sejam classificados
corretamente.
3
A função de agrupamento do Pandas é o
groupby, responsável por influenciar a
indexação das colunas. O que acontece ao
aplicarmos o método reset_index() no resultado
de uma agregação?
Nada, o DataFrame fica imutável.
Os índices não são deletados, evitando
a perda de colunas no DataFrame da
agregação.
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As colunas de agrupamento somem, e
o DataFrame passa a ser indexado
pelo número da linha.
O DataFrame é indexado pelas suas
colunas.
O DataFrame é embaralhado.
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Quando utilizamos a função groupby do
Pandas, o DataFrame é reindexado com
base nos grupos de colunas escolhidos.
Assim, o índice das agregações passa a ser
o agrupamento. Ao aplicarmos o método
reset_index() após a agregação, os índices
originais das colunas são mantidos,
evitando a perda de colunas no DataFrame
da agregação. Portanto, a alternativa B está
correta, pois afirma que os índices não são
deletados, preservando as colunas
originais do DataFrame.
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Gabriel entrou recentemente em uma
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empresa de gestão de fundos de
investimento. No seu primeiro dia de
trabalho, lhe é conferida a tarefa de buscar
os relatórios do pessoal da contabilidade
para fazer suas análises exploratórias. O
departamento de contabilidade extrai os
dados de seus relatórios de um SAP que
retorna valores brutos de compras,
quantidades de produtos etc. Então os
contadores organizam, por agregação,
informação relevante no relatório em
planilhas por eles desenvolvidos. Por
questões de acesso e segurança, Gabriel só
pode lidar com essas planilhas. Este tipo de
coleta feita por Gabriel e pelos Contadores é
respectivamente dos tipos:
Secundária; Primária.
Primária; Primária.
Secundária; Terciária.
Primária; Secundária.
Secundária; Secundária.
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A coleta de dados realizada por Gabriel é
classificada como secundária, pois ele está
utilizando informações já processadas e
organizadas pelos contadores, ou seja, ele
não está coletando os dados diretamente
da fonte original. Por outro lado, os
contadores estão realizando uma coleta
primária, pois eles extraem os dados
diretamente do SAP, que é a fonte original
das informações. Portanto, a alternativa
correta é a "A", que afirma que a coleta de
dados feita por Gabriel é secundária e a
dos contadores é primária.
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Sobre o Pandas DataFrame, o que podemos
afirmar?
I � É o coletivo de séries temporais
pandas.Series
II � É a estrutura de dados que representa os
dados em painel
III � É uma matriz conjunto de vetores
IV � É o bloco fundamental da análise de dados
moderna, principalmente para aprendizado de
máquina.
Analise as frases listadas e assinale a
alternativa correta.
Apenas a opção III.
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Apenas as opções I, II, IV.
Apenas as opções I, II, III.
Apenas as opções II, III.
Todas as opções I, II, III, IV.
Parabéns, você selecionou a
alternativa correta. Confira o
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A afirmação I é correta, pois o DataFrame
no Python é um coletivo de objetos Pandas
Series, que são séries temporais. A
afirmação II também é correta, pois o
DataFrame representa dados em painel,
que são conjuntos de séries temporais
heterogêneas organizadas de forma
tabular. A afirmação III, no entanto, é
incorreta, pois o DataFrame não é uma
matriz conjunto de vetores, mas sim um
conjunto de Series. Por fim, a afirmação IV
é correta, pois o DataFrame é fundamental
na análise de dados moderna, sendo
amplamente utilizado em projetos de
aprendizado de máquina. Portanto, as
opções I, II e IV são as corretas.
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A visualização dos dados é fundamental no
processo de análise, interpretação e obtenção
de conhecimento. Dentre as visualizações mais
adequadas para dados numéricos estão:
I � Histograma
II � Gráfico de Dispersão
III � Gráfico de Pizza
Analisem as alternativas listadas e assinalem a
correta.
Apenas I e III
Apenas II e III
Apenas I e II
Apenas III
As alternativas I, II e III
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Os gráficos de histograma e de dispersão
são adequados para a visualização de
dados numéricos. O histograma é útil para
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expressar a distribuição das variáveis,
enquanto o gráfico de dispersão é eficaz
para representar a correlação entre as
variáveis. Por outro lado, a alternativa III,
que menciona o gráfico de pizza, não é
adequada para dados numéricos. O gráfico
de pizza é mais apropriado para dados
categóricos, pois permite mostrar a
proporção e os valores distintos de
categorias possíveis. Portanto, a alternativa
correta é a C, que inclui apenas o
histograma e o gráfico de dispersão.
7
Compreender a análise de dados em Python
é fundamental para o cientista de dados.
Qual o papel do sistema pip da linguagem
Python?
Gerenciador de Pacotes do Python.
Gerenciador de memóriado Python.
Gerenciador de espaços virtuais do
Python.
Motor de Busca da IDE do Python.
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E
Biblioteca de Processamento de
Linguagem Natural.
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O sistema pip desempenha um papel
crucial na linguagem Python, pois é
responsável pelo gerenciamento de
pacotes. Isso significa que ele permite a
instalação e o gerenciamento de pacotes
de software escritos em Python, que
podem ser importados e utilizados em
nossos programas. A instalação desses
pacotes é feita através do comando 'pip
install'. É importante esclarecer que o
gerenciamento de memória é uma função
do sistema operacional, e não do pip. Além
disso, o gerenciamento de espaços virtuais
é realizado pelo venv ou virtualenv, não
pelo pip. O motor de busca é uma
característica de uma IDE �Ambiente de
Desenvolvimento Integrado), e não está
relacionado com a linguagem de
programação em si. Por fim, o
processamento de linguagem natural é uma
função desempenhada por uma biblioteca
específica, e não tem relação com o
gerenciamento de pacotes.
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Para a regularização dos dados obtidos, qual
técnica podemos utilizar objetivando fazer com
que os dados fiquem na mesma escala?
Map & Reduce
Divide
Shuffle
MinMax
Splice
Parabéns, você selecionou a
alternativa correta. Confira o
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A técnica correta para a regularização dos
dados, com o objetivo de colocá-los na
mesma escala, é a MinMax. Essa técnica é
utilizada para transformar os dados, de
forma que eles se enquadrem em uma
escala específica, geralmente de 0 a 1. Isso
é feito através da extração da proporção do
dado observado em relação ao valor
mínimo possível até o valor máximo. Dessa
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forma, todos os dados são enquadrados
nessa escala, realizando a regularização.
As outras opções apresentadas, como Map
& Reduce, Divide, Shuffle e Splice, não são
técnicas utilizadas para essa finalidade.
9
A linguagem Python fornece para o cientista de
dados uma grande variedade de funções e
bibliotecas. Qual o método que faz a projeção
do Dataframe orientado pelos rótulos das
colunas do conjunto?
iloc
shuffle
loc
reset_index
sum
Opa! A alternativa correta é a letra
C. Confira o gabarito comentado!
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O método 'loc' é utilizado para fazer a
projeção do DataFrame orientado pelos
rótulos das colunas do conjunto. Isso
significa que, ao passar o nome da coluna
ou colunas desejadas entre colchetes, a
operação de projeção do DataFrame é
aplicada de acordo com o objetivo
desejado. As demais alternativas
apresentadas na questão não estão
relacionadas à projeção do DataFrame. O
'iloc' é usado para indexação baseada em
posição inteira, 'shuffle' para embaralhar os
dados, 'reset_index' para redefinir o índice
do DataFrame e 'sum' para somar os
valores.
10
A visualização dos dados é fundamental no
processo de análise e interpretação. Qual o tipo
de visualização de dados mais indicada para
dados temporais?
Gráfico de Barra.
Gráfico de Matriz de Dispersão.
Gráfico de Faces de Chernoff.
Gráfico de Linha.
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E Gráfico de Estrela.
Parabéns, você selecionou a
alternativa correta. Confira o
gabarito comentado!
O gráfico de linha é a melhor opção para
visualização de dados temporais. Ele
permite uma visualização clara da
cronologia dos dados, acompanhando a
sua evolução ao longo do tempo. As
inclinações ou gradientes no gráfico de
linha representam o crescimento ou
decrescimento dos dados. As demais
alternativas, embora sejam tipos de
visualização de dados, não são as mais
adequadas para representar dados
temporais, pois não oferecem a mesma
clareza na representação da evolução dos
dados ao longo do tempo.
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