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Iniciado em sexta, 8 ago 2025, 22:49
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Concluída em sexta, 8 ago 2025, 22:57
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Painel / Minhas Disciplinas / DP-disc. 27 - INTRODUÇÃO À CIÊNCIA DE DADOS
/ PROVA CURRICULAR - REALIZAÇÃO DIA 16/09/2025 - VALOR 8,0 PONTOS
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Questão 1
Completo
Atingiu 0,80 de
0,80
Conhecer os diferentes termos que tangenciam o Machine Learning,   se torna relevante para profissionais de todas as
áreas. Sobre estes termos podemos afirmar que
(a) ACURÁCIA
(b) ÁRVORE DE DECISÃO
(c) COMPUTAÇÃO COGNITIVA
(d) NPL
(  ) Descreve tecnologias baseadas nos princípios científicos.
(  ) É definida como a proximidade de um resultado experimental com o seu valor de referência real.
(   ) Esta técnica lida com dados não estruturados de texto, ela é capaz de caracterizar e explicar toda a diversidade das
observações linguísticas que envolvem conversas, escrita e outras mídias.
(  ) É um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que é utilizado para classificação e para regressão.
a. b; c; d; a.
b. d; b; c; a.
c. c; d; b; a.
d. a; b; c; d.
e. c; a; d; b.
Sua resposta está correta.
Questão 2
Completo
Atingiu 0,80 de
0,80
O Machine Learning é baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões
com o mínimo de intervenção humana, a definição de Machine Learning, segundo Faceli (2011, pg 1) é:
a. "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento
consistem apenas de exemplos de entrada”.
b. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, uma hipótese, ou
função, capaz de resolver o problema que se deseja tratar”.
c. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as
táticas de Deep Learning”
d. "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento
consistem apenas de exemplos de saída”.
e. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as
táticas de redes neurais profundas”.
Sua resposta está correta.
Questão 3
Completo
Atingiu 0,80 de
0,80
A finalidade da cultura de Data Analytics é auxiliar as empresas a entenderem a sua realidade e identificar as suas
potencialidades. Indique qual a ordem correta dos conceitos:
 
(1) Big Data
(2) DataWarehouse
(3) Data Analytics
(4) Data Lake
 
( ) é um repositório de dados onde ficam armazenadas as bases de dados de diversos sistemas existentes em uma
organização.
( ) Suas categorias são: Social Data, Enterprise Data e Personal Data.
( ) pode ser encontrado em três formas: Estruturado; Não estruturado e  Semi-estruturado.
( ) Também pode ser chamado de “data swamps” (pantano de dados).
Assinale a alternativa correta:
a. 4; 3; 1 e 2.
b. 2; 3; 1 e 4.
c. 2; 1; 4 e 3.
d. 1; 2; 4 e 3.
e. 1; 2; 3 e 4.
Sua resposta está correta.
Questão 4
Completo
Atingiu 0,80 de
0,80
São soluções utilizadas no fluxo de coleta de dados do ETL.
a. Sqoop; hive.
b. Todas as alternativas estão corretas.
c. Hive; spark.
d. Scikit-learn, numpy.
e. Snowplow; segment.
Sua resposta está correta.
Questão 5
Completo
Atingiu 0,80 de
0,80
A proposta de uma solução de Big Data é oferecer uma abordagem consistente no tratamento do constante crescimento
e da complexidade dos dados. Os dados podem ser encontrados de três formas:
a. Char; Boolean e Avançado.
b. String; Numérico e Float.
c. Fácil; Difícil e Avançado.
d. Básico; Médio e Avançado.
e. Estruturado; Não estruturado e Semi-estruturado.
Sua resposta está correta.
Questão 6
Completo
Atingiu 0,80 de
0,80
No aprendizado não supervisionado não existem resultados pré-definidos para o modelo utilizar como referência para
aprender. Indique quais são as técnicas que representam este aprendizado.
a. k-médias, análise de componentes principais, clusterização. hierárquica.decomposição em valores singulares,
clusterização baseada em densidade, modelo de mistura Gaussiana.
b. redes neurais artificiais, máquina de suporte vetorial, k-médias, análise de componentes principais.
c. k-médias, análise de componentes principais, clusterização hierárquica; regressão linear, regressão logística.
d. Árvore de Decisão Continua, Binária e Não Binária; Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell.
e. Binária e Não Binária; Previsão de Churn; k-médias, análise de componentes principais
Sua resposta está correta.
Questão 7
Completo
Atingiu 0,80 de
0,80
De acordo com o código Python abaixo, qual o resultado que será apresentado:
Titulação = pd.Series(['Doutorado', 'Mestrado', 'Especialização', 'Graduação', 'Cursos Técnicos'],index=[20,15,85,145,320])
a.
b.
c.
d. Todas estão corretas.
e.
Sua resposta está correta.
Questão 8
Completo
Atingiu 0,80 de
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MatplotLib - é uma biblioteca de visualização de dados do Python.
a. A ferramenta permite a elaboração apenas de arrays unidimensionais e bidimensionais
b. Com o MatplotLib é possível criar visualizações apenas dinâmicas, e numéricas
c. Suas principais funções são: read_cvs (); head (); memory_usage (); describe (); loc[:]; astype (); value_counts ();
sort_values (); drop_duplicates () e merge ().
d. Suas principais funções são: read_cvs (); head (); scikit-learn, NumPy e Kivy
e. A ferramenta permite a elaboração de diversos tipos de gráficos, como em barra, em linha, em pizza, histogramas
entre outras opções.
Sua resposta está correta.
Questão 9
Completo
Atingiu 0,80 de
0,80
Quais são as ferramentas centrais de ETL que trabalham em conjunto com outras ferramentas de data integration e com
outros vários aspectos do gerenciamento de dados?
a. Datamining, data governance, virtualização e data warehouse.
b. Cross-selling, Machine Learning e Hadoop.
c. Cross-selling, Machine Learning e Hadoop.
d. Data quality, compliance, virtualização e banco de dados.
e. Data quality, data governance, virtualização e metadados.
Sua resposta está correta.
Questão 10
Completo
Atingiu 0,80 de
0,80
A técnica que consiste na oferta de um modelo ou pacote de serviços mais moderno ou completo do que o cliente já
possui ou esteja em processo de compra é a:
a. Upsell e Cross-Sell.
b. Machine Learning.
c. Análise Preditiva.
d. Estatística.
e. Previsão de Churn.
Sua resposta está correta.
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DE ESTUDO 02 - PRAZO FINAL: 16/09/2025
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