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Tomando como base esse texto e o que já discutimos sobre dados estruturados, tabulares e retangulares, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
I. ( ) É impossível converter dados não estruturados em representações estruturadas, para que possam ser analisados pela ciência dos dados.
II. ( ) Dados retangulares não são uma forma típica de organização de dados para análise em ciência dos dados.
III. ( ) Textos são dados estruturados, pois sempre vêm em estruturas bem padronizadas, com o aquelas que estudamos em gramática.
IV. ( ) Dados retangulares, dados tabulares ou dados estruturados são termos usados como sinônimos na ciência dos dados.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:

I. É impossível converter dados não estruturados em representações estruturadas, para que possam ser analisados pela ciência dos dados.
II. Dados retangulares não são uma forma típica de organização de dados para análise em ciência dos dados.
III. Textos são dados estruturados, pois sempre vêm em estruturas bem padronizadas, com o aquelas que estudamos em gramática.
IV. Dados retangulares, dados tabulares ou dados estruturados são termos usados como sinônimos na ciência dos dados.
o F, F, V, V.
o F, V, F, V.
o F, F, V, F.
o F, F, F, F.
V, F, F, V.
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A sequência correta é: F, V, F, V. Explicação: I. (F) É possível converter dados não estruturados em representações estruturadas, para que possam ser analisados pela ciência dos dados. II. (V) Dados retangulares são uma forma típica de organização de dados para análise em ciência dos dados. III. (F) Textos não são dados estruturados, pois nem sempre vêm em estruturas bem padronizadas, como aquelas que estudamos em gramática. IV. (V) Dados retangulares, dados tabulares ou dados estruturados são termos usados como sinônimos na ciência dos dados. Portanto, a alternativa correta é "F, V, F, V".

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Vimos que a análise descritiva de dados se consiste em sumários estatísticos relativos aos dados analisados, o que também denominamos resumos estatísticos, e no emprego de gráficos que exibem o comportamento dos dados de uma forma visual, o que denominamos visualização dos dados. O estatístico produziu alguns sumários relativos à área dos imóveis da amostra que a corretora lhe passou. Em relação a esses sumários, analise as afirmativas a seguir. I. O valor max(x1) se refere ao valor máximo da área entre todos imóveis observados na amostra cedida pela corretora ao estatístico. II. O valor sd(x1) fornece uma indicação de quão grande é a dispersão da área dos imóveis na amostra analisada. III. O valor mean(x1) pode ser menor que o valor min(x1) ou maior que o valor max(x1), a depender da amostra analisada. IV. Em alguns casos especiais, min(x1) pode ser maior que max(x1), ou seja, o valor mínimo maior que o valor máximo. Está correto o que se afirma em:

I. O valor max(x1) se refere ao valor máximo da área entre todos imóveis observados na amostra cedida pela corretora ao estatístico.
II. O valor sd(x1) fornece uma indicação de quão grande é a dispersão da área dos imóveis na amostra analisada.
III. O valor mean(x1) pode ser menor que o valor min(x1) ou maior que o valor max(x1), a depender da amostra analisada.
IV. Em alguns casos especiais, min(x1) pode ser maior que max(x1), ou seja, o valor mínimo maior que o valor máximo.
o II e III, apenas.
o I e III, apenas.
o I, II e III, apenas.
o IV, apenas.
V. I e II, apenas.

Tomando como base esse texto sobre redes neurais artificiais, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). I. ( ) Uma rede neural artificial, também chamada simplesmente de rede neural, é um modelo preditivo motivado pela forma como o cérebro funciona. II. ( ) Em uma rede neural artificial, há vários neurônios que se interconectam, e o resultado do cálculo de um alimenta a entrada de outros. III. ( ) Redes neurais, como são modelos preditivos que tomam como base o funcionamento do cérebro, são de muito fácil interpretação. IV. ( ) Redes neurais, como são modelos preditivos, podem ser usadas para tarefas tais como reconhecimento de caligrafia e detecção facial. Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:

I. ( ) Uma rede neural artificial, também chamada simplesmente de rede neural, é um modelo preditivo motivado pela forma como o cérebro funciona.
II. ( ) Em uma rede neural artificial, há vários neurônios que se interconectam, e o resultado do cálculo de um alimenta a entrada de outros.
III. ( ) Redes neurais, como são modelos preditivos que tomam como base o funcionamento do cérebro, são de muito fácil interpretação.
IV. ( ) Redes neurais, como são modelos preditivos, podem ser usadas para tarefas tais como reconhecimento de caligrafia e detecção facial.
o F, F, F, F.
o V, V, V, V.
V, V, F, V.
o V, V, F, F.
o F, V, F, V.

Tomando como base esse texto e o conteúdo apresentado sobre árvores de decisão, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s)

Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
I. ( ) A resposta à pergunta “Você poderia usar dados para construir um modelo identificando quais candidatos farão boas entrevistas, para que o vice-presidente não precise perder tempo entrevistando-os?” é “não”.
II. ( ) Uma árvore de decisão pode ser desenvolvida para o processo de seleção de candidatos, em que as variáveis de entrada seriam um conjunto de dados com vários atributos (qualitativos) de cada candidato.
III. ( ) O autor do texto imagina poder usar uma árvore de decisão para o processo de seleção de candidatos, em que a variável de saída é qualitativa dicotômica — se o candidato se sairá bem ou mal na entrevista.
IV. ( ) Neste caso, em particular, pode-se aplicar uma árvore de decisão de classificação para o processo de seleção, pois a variável resposta é qualitativa, porém árvores de decisão também podem ser usadas para problemas de regressão.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
o V, V, F, V.
o V, V, V, F.
o F, V, F, V.
o F, V, V, F.
✔ F, V, V, V.

I. A resposta à pergunta “Você poderia usar dados para construir um modelo identificando quais candidatos farão boas entrevistas, para que o vice-presidente não precise perder tempo entrevistando-os?” é “não”.
II. Uma árvore de decisão pode ser desenvolvida para o processo de seleção de candidatos, em que as variáveis de entrada seriam um conjunto de dados com vários atributos (qualitativos) de cada candidato.
III. O autor do texto imagina poder usar uma árvore de decisão para o processo de seleção de candidatos, em que a variável de saída é qualitativa dicotômica — se o candidato se sairá bem ou mal na entrevista.
IV. Neste caso, em particular, pode-se aplicar uma árvore de decisão de classificação para o processo de seleção, pois a variável resposta é qualitativa, porém árvores de decisão também podem ser usadas para problemas de regressão.
a) V, V, F, V.
b) V, V, V, F.
c) F, V, F, V.
d) F, V, V, F.
e) F, V, V, V.

Leia o excerto a seguir:
“O quadro típico para uma análise em ciência de dados é um objeto de dados retangulares, como uma planilha ou tabela de banco de dados. Dado retangular é basicamente uma matriz bidimensional com linhas indicando registros (caso) e colunas indicando características (variáveis). Os dados nem sempre começam dessa forma: dados não estruturados (por exemplo, texto) devem se

I. O objeto de dados típico para uma análise em ciência de dados é um dado retangular, que é uma matriz bidimensional com linhas indicando registros (caso) e colunas indicando características (variáveis).
II. Dados não estruturados, como texto, não podem ser transformados em dados retangulares para análise em ciência de dados.
III. A análise descritiva de um processo ou fenômeno observado pode ser feita por meio de sumários estatísticos e visualizações produzidas por meio de gráficos.
IV. Os boxplots são gráficos que permitem a visualização da relação entre duas variáveis, quando uma é quantitativa e a outra é qualitativa.
a) V, F, V, V.
b) F, V, V, F.
c) V, F, F, V.
d) F, V, F, V.
e) V, V, V, V.

Tendo isso em vista, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).
( ) Chamamos de análise descritiva dos dados seus sumários (ou resumos) estatísticos dos mesmos e a sua visualização. Ambos, os sumários e as visualizações, nos ajudam a entender o comportamento dos dados e, através deles, do fenômeno ou processo estudado.
( ) São quatro as variáveis estudadas pela cientista de dados: renda mensal da pessoa, seus gastos médios com o cartão, se a pessoa tinha ou não um emprego estável ao longo do período amostrado e se ficou ou não inadimplente ao longo do deste período.
( ) Para criar sumários estatísticos das variáveis quantitativas, a renda mensal da pessoa e seus gastos com o cartão, a cientista de dados usou as funções min(), mean() e max() do software estatístico R para calcular os valores mínimo, médio e máximo dos dados observados para essas variáveis.
( ) Para criar sumários estatísticos das variáveis qualitativas, se a pessoa tinha ou não um emprego estável e se tinha ou não ficado inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao longo do período amostrado, a cientista de dados usou a função table() do software estatístico R para calcular a frequência com que os níveis de cada uma dessas variáveis se manifestaram na amostra estudada.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.

Chamamos de análise descritiva dos dados seus sumários (ou resumos) estatísticos dos mesmos e a sua visualização. Ambos, os sumários e as visualizações, nos ajudam a entender o comportamento dos dados e, através deles, do fenômeno ou processo estudado.
São quatro as variáveis estudadas pela cientista de dados: renda mensal da pessoa, seus gastos médios com o cartão, se a pessoa tinha ou não um emprego estável ao longo do período amostrado e se ficou ou não inadimplente ao longo do deste período.
Para criar sumários estatísticos das variáveis quantitativas, a renda mensal da pessoa e seus gastos com o cartão, a cientista de dados usou as funções min(), mean() e max() do software estatístico R para calcular os valores mínimo, médio e máximo dos dados observados para essas variáveis.
Para criar sumários estatísticos das variáveis qualitativas, se a pessoa tinha ou não um emprego estável e se tinha ou não ficado inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao longo do período amostrado, a cientista de dados usou a função table() do software estatístico R para calcular a frequência com que os níveis de cada uma dessas variáveis se manifestaram na amostra estudada.
V, V, F, F.
V, F, F, V.
F, F, V, V.
F, V, V, F.
F, V, V, V.

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