QUESTIONÁRIO UNIDADE II CIÊNCIA DE DADOS

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Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE IICIÊNCIA DE DADOS 7943-30_43701_R_E1_20262 CONTEÚDO
Usuário joao.santos305 @aluno.unip.br
Curso CIÊNCIA DE DADOS
Teste QUESTIONÁRIO UNIDADE II
Iniciado 08/10/26 17:31
Enviado 08/10/26 17:42
Status Completada
Resultado da tentativa 5 em 5 pontos  
Tempo decorrido 11 minutos
Resultados exibidos Todas as respostas, Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários, Perguntas respondidas incorretamente
Pergunta 1
Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
Considerando nosso material didático, indique qual é a etapa do processo de análise de dados que envolve a
obtenção das informações necessárias para a análise.
Coleta de dados.
Limpeza de dados.
Organização dos dados.
Tabulação.
Coleta de dados.
Seleção de atributos.
Resposta: D
Comentário: A coleta de dados é a etapa inicial e fundamental do processo de análise de dados.
É nessa fase que você obtém as informações necessárias para a análise, reunindo os dados
relevantes de diversas fontes, como bancos de dados, pesquisas, sensores, registros, entre
outros. Sem a coleta adequada de dados, não há informações para limpar, organizar, selecionar
atributos ou tabular. Portanto, a coleta de dados é o ponto de partida do processo de análise de
dados.
Pergunta 2
“Normalizar os dados é importante em muitos algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear,
redes neurais e algoritmos baseados em distância (por exemplo, k-Nearest Neighbors), porque ajuda a evitar que
recursos com escalas diferentes dominem o processo de aprendizado. A normalização, geralmente, envolve a
transformação dos dados para que eles tenham uma média zero e uma variância unitária. Isso pode ser feito
subtraindo a média de cada valor e dividindo pelo desvio-padrão dos dados.” 
UNIP EAD BIBLIOTECAS MURAL DO ALUNO TUTORIAIS LABORATÓRIOSCONTEÚDOS ACADÊMICOS
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
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http://company.blackboard.com/
https://ava.ead.unip.br/webapps/blackboard/execute/courseMain?course_id=_481838_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/blackboard/content/listContent.jsp?course_id=_481838_1&content_id=_5408469_1&mode=reset
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_10_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=_29_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_64_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: c. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
Fonte: Adaptado de: JAMES, G.; WITTEN, D.; HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R. An Introduction to statistical learning. New
York: Springer, 2013.
Qual é a técnica de normalização que transforma os dados para terem média zero e desvio-padrão um?
Normalização Z-score.
Normalização por escala logarítmica.
Normalização Min-Max.
Normalização Z-score.
Padronização.
Codificação de variáveis categóricas.
Resposta: C
Comentário: A normalização Z-score é a técnica que transforma os dados de forma que eles
tenham uma média igual a zero e um desvio-padrão igual a um. Isso é feito subtraindo a média
de cada valor e dividindo pelo desvio-padrão dos dados. Essa técnica é amplamente utilizada em
estatísticas e aprendizado de máquina para garantir que os dados estejam na mesma escala, o
que é importante para algoritmos que são sensíveis às diferenças de escala, como regressão
linear e redes neurais.
Pergunta 3
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
Após analisar em nosso material didático as informações sobre validação cruzada, assinale a alternativa que indica
qual é a principal vantagem da validação cruzada em relação ao split tradicional de treinamento e teste.
Utiliza todos os dados disponíveis tanto para treinamento quanto para teste.
Permite uma avaliação justa e imparcial do desempenho do modelo.
Utiliza todos os dados disponíveis tanto para treinamento quanto para teste.
Reduz a variância da estimativa do desempenho do modelo.
Preserva a ordem temporal dos dados em problemas de séries temporais.
Garante que a proporção de classes seja preservada em cada conjunto.
Resposta: B
Comentário: A principal vantagem da validação cruzada em relação ao split tradicional de
treinamento e teste é que ela utiliza todos os dados disponíveis para treinamento e teste de
forma mais abrangente. Com a validação cruzada, os dados são divididos em várias partes
(dobras) e o modelo é treinado e testado várias vezes, garantindo que todos os dados façam parte
do conjunto de teste em algum momento. Isso proporciona uma avaliação mais completa do
desempenho do modelo, pois ele é testado em diferentes subconjuntos dos dados, reduzindo o
risco de resultados viesados que podem ocorrer com uma única divisão de treinamento/teste.
Portanto, a validação cruzada permite uma avaliação mais justa e imparcial do desempenho do
modelo em comparação com o split tradicional.
0,5 em 0,5 pontos
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Pergunta 4
Resposta
Selecionada:
e. 
Respostas: a. 
b. 
c.
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
Qual é a importância do benchmarking na ciência de dados?
Todas as alternativas estão corretas.
Permite comparar o desempenho relativo de diferentes abordagens.
Identifica as melhores práticas, técnicas e modelos em um determinado domínio.
Fornece uma referência para medir o desempenho do modelo em dados não vistos.
Avalia a capacidade de generalização do modelo.
Todas as alternativas estão corretas.
Resposta: E
Comentário: O benchmarking na ciência de dados é uma prática abrangente que envolve
várias dimensões de importância:
a) Permite comparar o desempenho relativo de diferentes abordagens: Benchmarking
permite comparar a eficácia de diferentes técnicas, algoritmos ou modelos para resolver um
problema específico.
b) Identifica as melhores práticas, técnicas e modelos em um determinado domínio: Ao
comparar com benchmarks estabelecidos, você pode identificar as melhores práticas e
modelos que são referências em um domínio.
c) Fornece uma referência para medir o desempenho do modelo em dados não vistos: Usar
benchmarks ajuda a medir o desempenho do modelo em novos dados, o que é crítico para
avaliar sua capacidade de generalização.
d) Avalia a capacidade de generalização do modelo: Benchmarking ajuda a avaliar quão bem o
modelo generaliza para dados não vistos, um dos principais objetivos da modelagem em
ciência de dados.
Portanto, todas as alternativas estão corretas, destacando a importância do benchmarking na
ciência de dados.
Pergunta 5
Resposta Selecionada: a. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Qual é o objetivo principal da remoção de stopwords em processamento de linguagem natural?
Reduzir a dimensionalidade do texto.
Reduzir a dimensionalidade do texto.
Melhorar a compreensão de palavras complexas.
Aumentar o número de palavras-chave no texto.
Aumentar a variabilidade das palavras em um texto.
Destacar as palavras de ligação em um texto.
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
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Comentário da
resposta:
Resposta: A
Comentário: A remoção de stopwordstem como objetivo principal reduzir a dimensionalidade
do texto, eliminando palavras muito comuns, que geralmente não contribuem
significativamente para o significado do texto.
Pergunta 6
Resposta Selecionada: c. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
Considerando a definição de visão computacional aplicada à ciência de dados, qual das aplicações a seguir pode
ser associada a ela?
Vigilância por vídeo.
Previsão do tempo.
Tradução automática de idiomas.
Vigilância por vídeo.
Composição musical automática.
Diagnóstico médico por imagem.
Resposta: C
Comentário: Visão computacional desempenha um papel fundamental em diversas aplicações
práticas, como sistemas de vigilância, entre outras. Portanto, a vigilância por vídeo é uma das
principais aplicações práticas mencionadas no texto.
Pergunta 7
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
Quando a regressão logística é mais apropriada em análise estatística?
Quando a variável de resposta é categórica e binária.
Quando a relação entre a variável de resposta e a variável explicativa é linear.
Quando a variável de resposta é contínua.
Quando a relação entre as variáveis é não linear.
Quando se deseja modelar séries temporais.
Quando a variável de resposta é categórica e binária.
Resposta: E
Comentário: A regressão logística é apropriada quando a variável de resposta é categórica e
binária, ou seja, quando ela possui apenas duas categorias, como "sim" ou "não", "positivo" ou
"negativo". Ela é usada para modelar a probabilidade de ocorrência de uma determinada
categoria com base nas variáveis explicativas.
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
10/8/26, 5:42 PM Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE II – ...
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Pergunta 8
Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da resposta:
Qual é uma das limitações da métrica de acurácia na avaliação de modelos de aprendizado de máquina?
A acurácia não fornece uma medida geral do desempenho do modelo.
A acurácia não leva em consideração os falsos positivos.
A acurácia não considera a sensibilidade do modelo.
A acurácia não é adequada para problemas de classificação binária.
A acurácia não fornece uma medida geral do desempenho do modelo.
A acurácia não é afetada pela presença de dados desbalanceados.
Resposta: D
Comentário: A acurácia é uma métrica que mede a proporção de previsões corretas feitas por
um modelo de aprendizado de máquina. No entanto, ela não fornece uma medida geral do
desempenho do modelo, pois não leva em consideração informações sobre falsos positivos,
falsos negativos, sensibilidade, especificidade ou outras métricas que podem ser importantes em
diferentes contextos. Portanto, a acurácia sozinha não é suficiente para avaliar completamente a
eficácia de um modelo.
Pergunta 9
Resposta
Selecionada:
a.
Respostas: a.
Leia o texto a seguir e indique a alternativa correta:
Uso do Processamento de Linguagem Natural (PLN) na área da saúde.
“A seção de dados não organizados na área da saúde chega a 80%. Sem PNL, é quase impossível obter os dados
compreensíveis e úteis. Com PNL, fica mais simples lidar com esse pedaço. Não é à toa que todo o investimento
em PNL na área da saúde foi de US$ 1 bilhão em 2016. Ele continua a aumentar e está previsto que se tornará US$
2,6 bilhões em 2021.
Um dos resultados imediatos de PNL foi a diminuição do tempo necessário para chegar a uma diretriz clínica.
Segundo especialistas, caiu 60%. Em uma dessas pesquisas, a IBM Watson conduziu um programa piloto em que a
IBM executou seu algoritmo em enormes 21 milhões de gravações e, com uma eficiência de 85%, reconheceu
8.500 pacientes que correm o risco de insuficiência cardíaca congestiva em uma semana...”
Fonte: SAINI, Parul. O papel da PNL na saúde. Disponível em: https://webmedy.com/blog/pt/the-role-of-nlp-in-healt
hcare/. Acesso em: 6 set. 2023.
O texto anterior traz alguns fatos importantes sobre o uso de PLN na área da saúde, considerando o texto e nosso
conhecimento sobre o que tema, indique qual das alternativas descreve melhor como o PLN pode beneficiar a
área de saúde.
Melhorando a precisão no diagnóstico de doenças com base na análise de registros
médicos eletrônicos.
Melhorando a precisão no diagnóstico de doenças com base na análise de registros
médicos eletrônicos.
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
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Quinta-feira, 8 de Outubro de 2026 17h42min22s GMT-03:00
b. 
c. 
d. 
e.
Comentário
da resposta:
Automatizando a cirurgia robótica para procedimentos mais seguros.
Desenvolvendo medicamentos por meio da análise de textos científicos.
Gerenciando a logística de hospitais para reduzir custos operacionais.
Aumentando a eficiência da administração de hospitais por meio de chatbots de
atendimento ao paciente.
Resposta: A
Comentário: O Processamento de Linguagem Natural (PLN) pode ser aplicado para analisar
registros médicos eletrônicos, extrair informações relevantes e ajudar os profissionais de saúde a
melhorar a precisão no diagnóstico de doenças. Isso é possível por meio da identificação de
padrões e insights em grandes volumes de dados textuais, o que pode levar a diagnósticos mais
eficazes e tratamentos personalizados. Portanto, essa alternativa reflete uma aplicação
significativa do PLN na área de saúde.
Pergunta 10
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
Qual é a principal vantagem das APIs de Inteligência Artificial (IA) para os desenvolvedores?
Economizam tempo e recursos ao aproveitar recursos de IA pré-criados.
Permitem que os desenvolvedores criem recursos de IA do zero.
Economizam tempo e recursos ao aproveitar recursos de IA pré-criados.
Oferecem suporte técnico apenas para problemas básicos.
Exigem que os desenvolvedores sejam especialistas em IA para integração.
São projetadas apenas para chatbots e assistentes virtuais.
Resposta: B
Comentário: A principal vantagem das APIs de IA é economizar tempo e recursos para os
desenvolvedores, permitindo que eles aproveitem recursos de IA pré-criados, em vez de criar
essas funcionalidades do zero.
← OK
0,5 em 0,5 pontos
10/8/26, 5:42 PM Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE II – ...
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