INTRODUÇÃO A CIÊNCIA DE DADOS AT 01

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Iniciado em segunda, 7 jul 2025, 21:10
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Concluída em segunda, 7 jul 2025, 21:27
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Questão 1
Completo
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O Tableau é um software destinado ao segmento de analytics (análises de dados) desenvolvido pela empresa que leva o mesmo
nome, uma das suas características é :
a. Software de análise de dados e inteligência de negócios da Microsoft.
b. É concorrente de peso do Google Analytics.
c. É a capacidade de modificar cálculos e testar diferentes cenários em análises sofisticadas, utilizando vários conjuntos,
grupos e segmentações.
d. Todas as alternativas estão corretas.
e. É uma ferramenta da IBM que inclui recursos de análise preditiva intuitivos e fáceis de usar, com uma extensa biblioteca
de algoritmos e modelos estatísticos avançados.
Sua resposta está correta.
Painel / Cursos / 2ºGRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO-disc. 34- INTRODUÇÃO A CIÊNCIA DE DADOS
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Questão 2
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
Questão 3
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
ETL é fundamental para empresas que desejam centralizar dados consolidados em um ambiente integrado. O processo de ETL
que é responsável pelas etapas: padronização, limpeza, qualidade.
a. Data Quality.
b. Extract.
c. Transform.
d. Compliance.
e. Load.
Sua resposta está correta.
Regressão linear é uma das técnicas utilizadas para o planejamento do modelo analítico de dados. Podemos afirmar que:
 
( ) É utilizada para entender e comparar dados, possibilitando a identificação do comportamento do dado analisado
( ) É uma técnica estatística que pode ser utilizada para efetuar uma análise preditiva.
(  )  A modelagem gráfica da regressão linear consiste de folhas, também chamadas de nós, e ramos.
( ) Realiza projeções e estudos dos dados, classificando matematicamente quais são os mais relevantes para o estudo
a. V; F; F; F.
b. V; V; F; V.
c. V; V; V; V.
d. V; F; F; V.
e. V; V; F; F.
Sua resposta está correta.
Questão 4
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
Questão 5
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
Para realizar o Planejamento do modelo de dados, existem diversas metodologias, técnicas e ferramentas para a concepção do
modelo proposto. Sobre os   algoritmos CART (Classification and Regression Trees), CHAID (Chi Square Automatic Interaction
Detection) é correto afirmar que:
a. É um aplicativo que funciona em ambientes de computação distribuída.
b. Definem a arquitetura para a realização do processamento de conjuntos de dados em paralelo
c. Possuem dois módulos principais: o módulo de armazenamento e o de processamento
d. Utilizam árvores de decisão, que podem variar de acordo com o volume de dados.
e. Permitem executar aplicações em sistemas distribuídos através de diversos comptadores (nodes).
Sua resposta está correta.
A análise preditiva é o uso de dados históricos, algoritmos estatísticos, modelagem preditiva e técnicas de machine learning, são
tipos de Análise Preditiva:
a. Previsão de Churn e Machine Learning.
b. Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell.
c. Estatística descritiva e Estatística inferencial.
d. Data set e NoSQL
e. Data Visualization e Machine Learning.
Sua resposta está correta.
Questão 6
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
Questão 7
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
Inferir é deduzir um resultado, por lógica, com base na interpretação de outras informações, sobre Estatística inferencial é
correto afirmar:
a. Pode ser definida como um conjunto de procedimentos estatísticos que têm por finalidade tirar sólidas conclusões que
podem ser usadas para prever futuros dados de uma amostra para uma população.
b. São os métodos usados para visualizar dados (data visualization)
c. Está focada na apresentação dos dados, mas não procura fazer inferências ou tirar sólidas conclusões que podem ser
usadas para prever futuros dados da amostra.
d. Visa descrever e organizar os dados com objetivo de facilitar a compreensão e utilização das informações que serão
extraídas.
e. Permite a descrição de fenômenos aleatórios oriundos das incertezas.
Sua resposta está correta.
Segmentação é um filtro que seleciona Leads da base que possuem informações específicas, criando uma lista dinâmica, na
Análise preditiva por Segmentação de Leads sua função é:
 
I - Entender todo o processo da base do cliente para assim criar estratégias para evitar cancelamentos futuros.
II - Agrupar seus potenciais clientes de acordo com suas características.
III- É complementar o produto que o cliente já possui ou esteja comprando.
IV - Isso ajuda as equipes a organizarem seus conteúdos e direcionar suas ações para garantir bons resultados de vendas.
a. Apenas a II e IV estão corretas.
b. Apenas a II está correta.
c. Apenas a I e III estão corretas.
d. Apenas a II e III estão corretas.
e. Apenas a IV está correta.
Sua resposta está correta.
Questão 8
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
Questão 9
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
O Data Mining  é o processo que transforma dados brutos em insights por meio da observação de padrões. Quais são as
linhagens de onde  procede o Data Mining?
a. Física, IA e Ciência da Computação.
b. Estatística, Inteligência Artificial e Machine Learning.
c. IA, ML e CC.
d. Ciência da Computação, Matemática e Machine Learning.
e. Estatística, Matemática e Física.
Sua resposta está correta.
A Ciência e Dados engloba diversas áreas, são elas:
a. Estatística; Computação; Conhecimento do negócio e Matemática, além de técnicas e teorias, como análise preditiva,
modelagem, engenharia e mineração de dados.
b. Nenhuma das alternativas.
c. Matemática Espacial, Conhecimento do Negócio e Modelagem.
d. Previsão de Churn; de Upsell and Cross-Sell; Conhecimento do negócio e Matemática, além de técnicas e teorias, como
análise preditiva, modelagem, engenharia e mineração de dados.
e. Estatística; Filosofia; Conhecimento do negócio e Matemática.
Sua resposta está correta.
Questão 10
Completo
Atingiu 0,05 de 0,05
Ferramentas de  Data Mining  são responsáveis por analisar, e descobrir impedimentos relacionados aos dados ou novas
perspectivas, que apontam um comportamento recente nos negócios. As técnicas que estas ferramentas utilizam são:
a. Dendrogramas; Previsão de Churn; hipóteses
b. Árvore de decisão contínua, Binária e Não Binária; Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell
c. Agrupamentos; hipóteses; regras; árvores de decisão e grafos ou dendrogramas.
d. Agrupamentos; hipóteses; Binária e Não Binária; Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell
e. Árvore de decisão e grafos; Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell
Sua resposta está correta.
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