ciencia de dados ava I

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Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE I
CIÊNCIA DE DADOS D01F_15801_R_20252 CONTEÚDO
Usuário NICOLY CABRAL DE LIRA
Curso CIÊNCIA DE DADOS
Teste QUESTIONÁRIO UNIDADE I
Iniciado 15/10/25 16:11
Enviado 15/10/25 16:47
Status Completada
Resultado da tentativa 4,5 em 5 pontos  
Tempo decorrido 36 minutos
Resultados exibidos Respostas enviadas, Perguntas respondidas incorretamente
Pergunta 1
Resposta Selecionada: c. 
Imagine uma empresa de varejo que vende produtos eletrônicos. Ela coleta dados
de vendas ao longo do tempo, incluindo informações como datas de venda, tipos de
produtos vendidos, preços, promoções, dados climáticos e feriados. O objetivo de
um cientista de dados é utilizar técnicas para prever a demanda futura dos
produtos. Isso ajudará a empresa a otimizar os níveis de estoque, planejar
promoções e melhorar a eficiência operacional.
Dado o conhecimento das etapas da ciência de dados, indique qual é a etapa em
que são desenvolvidos modelos de mineração de dados.
Modelagem.
Pergunta 2
Após o uso constante de um modelo para treinamento de máquina, o analista
responsável começa a observar que mesmo ampliando a complexidade dos
problemas, a máquina apresenta um desempenho insatisfatório em relação aos
dados de treinamento. Ele acredita que isso se deve ao fato de que o modelo que
está sendo testado é muito simples e, por isso, apresenta dificuldade de capturar
padrões. Como podemos classificar esse tipo de fenômeno?
UNIP BIBLIOTECAS MURAL DO ALUNOCONTEÚDOS ACADÊMICOS
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http://company.blackboard.com/
https://ava.ead.unip.br/webapps/blackboard/execute/courseMain?course_id=_418585_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/blackboard/content/listContent.jsp?course_id=_418585_1&content_id=_4656360_1&mode=reset
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_49_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_27_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_47_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_25_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/login/?action=logout
Resposta Selecionada: b. Underfitting.
Pergunta 3
Resposta
Selecionada:
b.
Uma empresa de desenvolvimento de softwares, que inclui entre seus produtos um
sistema de envio e recebimento de e-mails, optou por criar uma nova versão do
sistema com melhorias nos filtros de detecção de spam. Para esse propósito, a
equipe de engenharia de software recebeu a tarefa de treinar o software.
Considerando esse exemplo, analise as opções abaixo e indique aquela que explica o
objetivo do treinamento de um modelo de aprendizado de máquina.
Ajustar os parâmetros do modelo para minimizar a função
de perda.
Pergunta 4
Resposta
Selecionada:
a.
Qual é a suposição feita pelos algoritmos de Naive Bayes?
As variáveis são independentes umas das outras ao fazer
suas previsões.
Pergunta 5
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Resposta
Selecionada:
e.
Analise as opções abaixo e indique qual delas corresponde aos parâmetros
necessários para se obter bons resultados na classificação.
Selecionar cuidadosamente as características relevantes, escolher
o algoritmo de classificação apropriado, ajustar os
hiperparâmetros do modelo e realizar uma avaliação rigorosa.
Pergunta 6
Resposta
Selecionada:
c.
A sumarização na mineração de dados refere-se ao processo de extrair informações
ou conhecimentos essenciais e concisos a partir de conjuntos de dados complexos e
volumosos. O objetivo é reduzir a quantidade de dados sem perder informações
críticas. Isso envolve identificar padrões, tendências, características principais ou
resumos estatísticos que capturem o significado subjacente dos dados.
Indique qual das alternativas abaixo apresenta de forma correta a diferença entre
sumarização automática e sumarização manual.
A sumarização automática é mais rápida e eficiente do que a
sumarização manual.
Pergunta 7
Resposta
Selecionada:
e.
O que é necessário para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de
máquina?
Dados de validação ou teste e métricas como acurácia,
precisão, recall e F1-score.
Pergunta 8
Segundo Géron, A. (2017), "A preparação de dados para análise envolve várias
etapas importantes para garantir que os dados estejam limpos, consistentes e
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Quarta-feira, 15 de Outubro de 2025 16h48min10s GMT-03:00
Resposta
Selecionada:
c.
prontos para serem usados em análises ou modelagens". Podemos citar como
etapas dessa preparação a Coleta de Dados, a Limpeza de Dados, o Pré-
processamento, a Redução de Dimensionalidade, o Tratamento de Outliers, a
Codificação de Categorias e a Amostragem, entre outras. Com base nas colocações
de Géron, indique qual das alternativas abaixo define corretamente o pré-
processamento de dados:
Um processo de limpeza, transformação e redução de dados
brutos para torná-los adequados para análise.
Pergunta 9
Resposta Selecionada: d. 
Segundo Laney (2001), Big Data são conjuntos de dados extremamente grandes e
complexos que exigem tecnologias e métodos específicos para armazenamento,
processamento e análise devido ao seu tamanho e complexidade. Das alternativas
abaixo, qual corresponde às características de um Big Data, segundo Laney?
Volume, Velocidade e Variedade.
Pergunta 10
Resposta Selecionada: b. 
A descrição a seguir se refere a qual tipo de modelo de machine learning? “É um
modelo usado para problemas de classificação binária, em que a variável de saída é
categórica com duas classes. Ele estima a probabilidade de um evento ocorrer,
mapeando a entrada para uma função logística.”
Regressão Logística.
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