Avaliação On-Line 4 (AOL 4) - Questionário

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20282 . 7 - Análise de Mercado - Tendências, Comportamentos e Movimentos - 20201.A
Avaliação On-Line 4 (AOL 4) - Questionário
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Pergunta 1
1 ponto
Relativamente às Tendências Tecnológicas e suas implicações, é correto afirmar que:
A. Teve impacto significativo, porém restrito à área de engenharias;
B. Não teve impacto relevante na vida das pessoas;
C. Alterou significativamente as relações de estudo e trabalho, lazer, cultura e qualidade de vida de toda a sociedade;
D. Teve impacto significativo, porém restrito à área médica;
E. Teve impacto restrito à vida profissional das pessoas que me utilizam tecnologia;
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Pergunta 2
1 ponto
Preencha as lacunas: 
Uma coisa a ser observado é a ________ social dentro da rede, uma vez que eu _______ mais arestas da minha comunidade do que eu ________ , eu estou sendo mais influenciado do que um influenciador. Todavia, se eu envio mais que recebo, provavelmente as chances de ser ___________ é maior.
A. Hierarquia; recebo; direciono; influenciado
B. Influência; compartilho; recebo; influenciado
C. Importância; envio; recebo; influenciador
D. Influência; recebo; direciono; influenciador
E. Hierarquia; envio; recebo; influenciado
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Pergunta 3
1 ponto
De acordo com os conhecimento e habilidades, apontadas pela Udacity (2018), relacione as colunas abaixo:
(A) Intuição baseada em dados ( C  ) Relativamente à necessidade de saber como corrigir imperfeições nos dados. (B) Engenharia de software ( A ) Refere-se escolha dos melhores algoritmos e na definição da melhor arquitetura. (C) Data Wrangling ( B ) Referente ao facto de que o cientista de dados também poderá ser responsável por muitos registros de dados pelo desenvolvimento de produtos orientados a dados.
A. A, C, B
B. B, A, C
C. C, B, A
D. C, A, B
E. A, B, C
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Pergunta 4
1 ponto
Segundo Paakkonen & Pakkala (2015), quais dos itens abaixo podem caracterizar os dados do Big Data?
I. Velocidade
II. Distância Transacional
III. Volume
IV. Importância
A. I, III e IV apenas
B. I e III apenas
C. II, III e IV apenas
D. I e IV apenas
E. I e II apenas
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Pergunta 5
1 ponto
De acordo com (Recuero, 2009), quais são os elementos que compõe uma rede social?
A. Transmissor e receptor
B. Atores e meio
C. Transmissor, conexão e receptor
D. Transmissor, meio e receptor
E. Atores e conexão
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Pergunta 6
1 ponto
A Cidade Inteligente está enraizada na criação de infraestruturas inteligentes e na conexão TIC-Humana, onde o crescimento da cidade deve respeitar estes três eixos (M. Batty et al, 2012). Quais são eles?
A. Conectividade; Velocidade; Inclusão.
B. Sustentabilidade; Conectividade; Velocidade.
C. Sustentabilidade; Esperteza; Inclusão.
D. Sustentabilidade; Esperteza; Velocidade.
E. Sustentabilidade; Conectividade; Inclusão.
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Pergunta 7
1 ponto
Relativamente às Tendências Tecnológicas e suas implicações, é correto afirmar que:
I. Alterou significativamente as relações de estudo e trabalho, lazer, cultura e qualidade de vida de toda a sociedade;
II. Teve impacto restrito à vida profissional das pessoas que me utilizam tecnologia;
III. Resolveram vários problemas, porém criaram outros que a sociedade precisa aprender a lidar;
IV. A pesquisa ficou muito especializada, o caráter multidisciplinar das pesquisas ficou muito restrito a uma ou outra área específica;
A. II e III apenas
B. II e IV apenas
C. I e III apenas
D. I e II apenas
E. I, III e IV apenas
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Pergunta 8
1 ponto
Relativamente ao conhecimento de Cálculo Multivariado, necessário para um cientista de dados, de acordo com a ‘ (2018), é correto afirmar que:
A. Compreender esses conceitos é mais importante em empresas onde o produto é definido por dados e pequenas melhorias em performance preditiva ou otimização de algoritmos podem significar enormes conquistas.
B. Prover visualizações e comunicar dados é algo superimportante, especialmente em empresas em que as decisões são orientadas a dados ou em organizações em que os cientistas de dados são tidos como capazes de orientar os gestores a tomar as decisões baseadas no conhecimento gerado.
C. Se você está em uma grande empresa que tem enormes quantidades de dados ou em uma empresa em que o produto em si é especialmente orientado a dados, pode ser o caso de se familiarizar com métodos de machine learning como abordagens de aprendizagem profunda.
D. Não importa qual é o tipo de empresa ou papel em questão: é esperado que você saiba usar ferramentas como linguagens de programação estatística, como R ou Python, e uma linguagem de manipulação de dados como SQL.
E. Uma boa base de estatística é fundamental para um profissional cientista de dados, que precisa ter intimidade com avaliações estatísticas, distribuições, correlações, dentre outros.
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Pergunta 9
1 ponto
De acordo com Boyd & Ellison (2007), são características das redes sociais:
I. A construção de uma “persona” por meio de um perfil ou página pessoal;
II. A interação via comentários;
III. A exposição pública da rede social de cada ator;
IV. É possível isolar os atores sociais e suas conexões.
A. I e III apenas
B. I, II e III apenas
C. I e II apenas
D. I e IV apenas
E. II, II e IV apenas;
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Pergunta 10
1 ponto
Com relação ao conhecimento de Estatística, necessário para um cientista de dados, de acordo com a plataforma de cursos online Udacity (2018), é correto afirmar que:
A. Prover visualizações e comunicar dados é algo superimportante, especialmente em empresas em que as decisões são orientadas a dados ou em organizações em que os cientistas de dados são tidos como capazes de orientar os gestores a tomar as decisões baseadas no conhecimento gerado.
B. Não importa qual é o tipo de empresa ou papel em questão: é esperado que você saiba usar ferramentas como linguagens de programação estatística, como R ou Python, e uma linguagem de manipulação de dados como SQL.
C. Compreender esses conceitos é mais importante em empresas onde o produto é definido por dados e pequenas melhorias em performance preditiva ou otimização de algoritmos podem significar enormes conquistas.
D. Se você está em uma grande empresa que tem enormes quantidades de dados ou em uma empresa em que o produto em si é especialmente orientado a dados, pode ser o caso de se familiarizar com métodos de machine learning como abordagens de aprendizagem profunda.
E. Uma boa base de estatística é fundamental para um profissional cientista de dados, que precisa ter intimidade com avaliações estatísticas, distribuições, correlações, dentre outros.
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