Teste Final - Curso Grátis - DATA MINING - EAD Laureate

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Curso DATA MINING
Teste Teste Final
Iniciado 20/05/20 12:12
Enviado 23/05/20 14:48
Status Completada
Resultado da tentativa 10 em 10 pontos 
Tempo decorrido 74 horas, 36 minutos
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Pergunta 1
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resposta:
Sobre bases de dados, leia o parágrafo a seguir:
 
“Atualmente, grande parcela dos dados gerados por humanos é oriunda de mídias sociais, onde
usuários podem publicar o que pensam sobre algo, gerar debates, publicar suas preferências e suas
emoções. Essas informações são geradas em formatos de texto, imagem, áudio e vídeo, resultando
em uma base de dados diversificada e volumosa.”
 
MARQUESONE, R. de F. P. Big Data: técnicas e tecnologias para extração de valor dos dados. São
Paulo: Casa do Código, 2017, pág. 18.
 
Assinale a alternativa que representa o tipo de dado que estaria nessa base de dados diversificada e
volumosa:
Dados não-estruturados.
Dados não-estruturados.
Resposta correta. Nas mídias sociais e nas páginas web é possível encontrar diversos
tipos de dados, como textos, imagens, vídeos, áudios e outros formatos. Essa mistura
de dados em uma organização precária configuram os dados não-estruturados, que
precisarão passar por tratamento antes de poderem ser minerados e analisados.
Pergunta 2
Resposta
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resposta:
Na atualidade, os dados são gerados continuamente pelas mais diversas fontes. Ao acessar um site,
por exemplo, uma única pessoa gera dados relacionados aos cliques e movimentos do mouse, às
palavras que escreve na tela, aos termos que busca no Google e aos conteúdos pelos quais se
interessa. Pensando nos milhões de usuários que acessam a internet 24h por dia, o volume de dados
gerado a cada segundo é impressionante.
 
Com base nisso, assinale a alternativa correta.
Big Data é a evolução das tecnologias e arquiteturas relacionadas às bases de
dados.
Big Data é a evolução das tecnologias e arquiteturas relacionadas às bases de
dados.
Resposta correta. Não é à toa que um dos “5 Vs” de Big Data seja Velocidade. Para
comportar grandes volumes de dados, as tecnologias envolvidas também precisaram
melhorar em termos de processamento - só assim foi possível acompanhar e dar suporte
à entrada contínua de dados na rede.
Pergunta 3
Leia o trecho a seguir:
 
"A mineração de dados envolve conhecimento de áreas como banco de dados, estatística,
1 em 1 pontos
1 em 1 pontos
1 em 1 pontos
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da
resposta:
aprendizagem de máquina, computação de alto desempenho, reconhecimento de padrões,
computação natural, visualização de dados, recuperação de informação, processamento de imagens e
de sinais, análise espacial de dados, inteligência artificial, entre outras."
 
CASTRO, L. N. de; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algoritmos
e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016, pág. 28.
 
Nesse sentido, há muitos conteúdos que se cruzam e que dão respaldo à mineração de dados, de
modo que um bom cientista de dados ou analista de B.I. - Business Intelligence deve apresentar
habilidades que vão desde a noção de mercado e negócios até estatística e programação. Com isso
em mente, assinale a palavra que resume a condição desse campo de atuação de Big Data:
Multidisciplinar e interdisciplinar.
Multidisciplinar e interdisciplinar.
Resposta correta. A reunião dessas diversas áreas de conhecimento no campo de Big
Data e mineração de dados faz com que essa seja uma disciplina multidisciplinar - uma
vez que abrange conceitos de vários campos diferentes - e também interdisciplinar - uma
vez que relaciona e interliga esses conceitos.
Pergunta 4
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resposta:
Sobre tomada de decisão estratégica, Provost e Fawcett explicam que a sigla DDD refere-se a Data-
Driven Decision-mak ing, ou seja, tomada de decisão com base nos dados, e consiste na prática de
usar a análise de dados como suporte ao posicionamento estratégico em vez da gestão baseada na
intuição pura. 
 
PROVOST, F.; FAWCETT, T. Data Science for Business: What you need to know about data mining
and data-analytic thinking. Califórnia: O'Reilly, 2013. 
 
Pensando nisso, assinale a alternativa que reflete a prática de DDD:
Usa a análise de dados para promover decisões mais assertivas.
Usa a análise de dados para promover decisões mais assertivas.
Resposta correta. Uma vez que o gestor esteja com o resultado da análise de dados em
mãos, ele consegue perceber detalhes que antes eram imperceptíveis, como um padrão
ou uma tendência em relação a um tipo de serviço e/ou produto. A análise permite ao
gestor, assim, pensar na melhor estratégia com base em fatores reais, e não somente
em sua experiência e intuição como gestor.
Pergunta 5
Resposta
Sobre as tecnologias relacionadas a mineração de dados e Big Data, leia o excerto a seguir:
 
"Pesquisadores consideram que estamos vivenciando o início de uma nova revolução industrial, na
qual os dados passam a ser elementos chaves dessa mudança. Podemos concluir, portanto, que esse
é o momento ideal para criarmos oportunidades a partir dos dados."
 
MARQUESONE, R. de F. P. Big Data: técnicas e tecnologias para extração de valor dos dados. São
Paulo: Casa do Código, 2017, pág. 8.
 
Com base nisso, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
 
I. Big Data é uma área de inovações voltada ao processamento de grandes volumes de dados
PORQUE
II. as tecnologias e arquiteturas envolvidas permitem alta velocidade de coleta, novas descobertas e
diversos processos de análise.
 
A seguir, assinale a alternativa correta.
1 em 1 pontos
1 em 1 pontos
Selecionada:
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da
resposta:
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa
correta da I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa
correta da I.
Resposta correta. Embora as suas afirmações sejam verdadeiras, o que é afirmado na
asserção II não justifica o que foi exposto na I. Isso porque as tecnologias e arquiteturas
relacionadas ao Big Data são o meio que permite que os bancos de dados funcionem e
suportem o processamento ao grande volume de dados, mas essas tecnologias não
promoveram a revolução do Big Data, em si - elas apenas evoluíram de modo a
acompanhar essa tendência.
Pergunta 6
Resposta
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da
resposta:
Dentre as possíveis metodologias existentes para proceder à análise de dados, o CRISP-DM ( Cross-
Industry Standard Process of Data Mining , ou Processo Industrial Padrão de Mineração de Dados) é
um método que diz respeito a um processo de fluxo unidirecional composto por ciclos ou etapas,
assim como o método KDD. 
 
Sobre CRISP-DM, assinale a alternativa correta:
Envolve preparação, implantação, pesquisa, modelagem e avaliação de
dados.
Envolve preparação, implantação, pesquisa, modelagem e avaliação de
dados.
Resposta correta. o CRISP-DM possui diversas etapas, assim como o método KDD,
contudo essas fases, embora tenham um fluxo unidirecional, possuem etapas cíclicas,
ou seja, que permitem ir e voltar entre si. Por exemplo, a fase de entendimento e
pesquisa de dados pode se alternar com a de implantação e preparação de dados, uma
vez que se tenha localizado uma inconsistência no momento da implantação que traga a
exigência de uma nova pesquisa ou de um novo entendimento sobre o dado com erro.
Pergunta 7
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da
resposta:
Em Ciência de Dados, há basicamente dois formatos de análise possível, em que a análise de dados
pode recorrer tanto a procedimentos estatísticos quanto a algoritmos de aprendizado de máquina (ou
análise preditiva) para descobrir padrões e extrair conhecimento de uma base de dados.
 
A partir do exposto, associe as técnicas de análise dados a seguir às suas possíveis associações:
 
(1) Análise exploratória.
(2) Análisede estimação.
(3) Análise de classificação.
 
( ) Regressão estatística.
( ) Cálculo do desvio padrão.
( ) Predição de valores discretos.
 
Agora indique a ordenação correta entre os tipos de análise e seus respectivos métodos:
 2, 1, 3.
 2, 1, 3.
Resposta correta. Você associou corretamente as colunas 2. ( Análise de estimação )
Regressão estatística, 1. ( Análise exploratória ) Cálculo do desvio padrão e 3. ( Análise
de classificação ) Predição de valores discretos. As análises de estimação e de
classificação fazem parte do campo da Predição, sendo que a primeira lida com valores
discretos e, a segunda, com valores contínuos; já a análise preditiva ou exploratória usa
1 em 1 pontos
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conceitos básicos da estatística, como as medidas centrais e de dispersão, para
investigar as variáveis, sendo o Desvio Padrão associado à medida de Variância.
Pergunta 8
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resposta:
A prática de análise de dados não é uma novidade para as empresas. Desde o tempo de arquivos em
papel, era necessário ter uma equipe ou um especialista dedicado a organizar, filtrar e analisar as
informações contidas nas bases de dados físicas. Para tanto, foi desenvolvido o método KDD, que
consiste em um processo de descoberta de conhecimento dividido em várias etapas. Sobre as etapas
de análise de dados pelo método KDD, avalie os itens a seguir:
 
I. Mineração de dados
II. Avaliação
III. Seleção
IV. Pré-processamento
V. Transformação
 
Agora assinale a alternativa que representa a ordem correta dessas etapas:
IV, III, V, I, II.
IV, III, V, I, II.
Resposta correta. O KDD é um método que envolve a seleção dos dados, o pré-
processamento, a transformação, a mineração dos dados e a avaliação dos resultados
obtidos. Esse método funciona com qualquer quantidade de dados, e para qualquer
finalidade. Sendo um padrão consistente, continua sendo adotado na Ciência de Dados.
Pergunta 9
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da
resposta:
Antigamente, as empresas mantinham grandes arquivos com dados de produtos, clientes,
funcionários, relatórios de vendas, e assim por diante. Com o advento da internet, foi possível
digitalizar e compartilhar essas informações. Contudo, o número de dados a serem arquivados
também aumentou, o que gerou um problema de armazenamento e de processamento, exigindo que
as empresas adequassem suas infraestruturas e aderissem a novas tecnologias. Esse é o início do
Big Data.
 
Nesse sentido, assinale a alternativa que apresenta as cinco características mais citadas do Big Data:
Volume, Velocidade, Variedade, Valor e Veracidade.
Volume, Velocidade, Variedade, Valor e Veracidade.
Resposta correta. Quando nos referimos a Big Data, algumas características mais óbvias
se destacam, como o Volume de dados, a Velocidade com que os dados são coletados,
a Variedade de dados coletados, o Valor agregado a esses dados e a Veracidade que
esses dados devem representar.
Pergunta 10
Sobre agrupamento, leia o parágrafo a seguir:
 
"Em um processo de agrupamento, os objetos são agrupados com o objetivo de maximizar a distância
interclasse e minimizar a distância intraclasse, ou, dito de outra forma, maximizar a similaridade
intraclasse e minimizar a similaridade interclasse."
 
CASTRO, L. N. de; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algoritmos
e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016, pág. 30.
 
O processo de agrupamento ou clusterização é uma das técnicas utilizadas em mineração de dados.
Esse processo faz parte da análise preditiva, que inclui classificação, regressão e segmentação de
dados. A respeito dessas técnicas, indique a alternativa que apresenta o método comumente aplicado:
1 em 1 pontos
1 em 1 pontos
1 em 1 pontos
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da
resposta:
redes neurais.
redes neurais.
Resposta correta. As redes neurais fazem parte do aprendizado de máquina, usado tanto
para aprendizagem supervisionada quanto não-supervisionada, de modo que são
aplicadas tanto em técnicas de classificação quanto em modelos de regressão e na
segmentação de dados.