Grátis: 2 – Eduardo quer mostrar aos gestores da empresa como as ações da carteira de investimentos recomendada que ele e o time dele propuseram estão valo... – Questões Respondidas

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2 – Eduardo quer mostrar aos gestores da empresa como as ações da carteira de investimentos recomendada que ele e o time dele propuseram estão valorizando e gerando muitos dividendos aos clientes. Para isso, Eduardo construiu um gráfico de ______, pois está lidando com dados ________ e quer mostrar o quão bem as recomendações geradas por seu time estão evoluindo. Respectivamente a resposta que completa as duas lacunas é:

A – Pizza; Categóricos
B – Linha; Numéricos
C – Linha; Temporais
D – Pizza; Numéricos
E – Linha; Categóricos

Questões Para o Saber

há 2 anos

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há 2 anos

Exercício 6 - Princípios de Big Data

Exercício 6 - Princípios de Big Data

ESTÁCIO

Respostas

Ed

há 4 meses

Para responder a essa questão, vamos analisar o que Eduardo deseja mostrar com o gráfico. Ele quer demonstrar como as ações da carteira de investimentos estão valorizando e gerando dividendos ao longo do tempo. Isso sugere que ele está lidando com dados que variam ao longo do tempo, ou seja, dados temporais. Agora, vamos analisar as opções: A – Pizza; Categóricos: Gráficos de pizza são usados para mostrar proporções de dados categóricos, o que não se aplica aqui. B – Linha; Numéricos: Gráficos de linha são usados para mostrar a evolução de dados numéricos, mas não necessariamente ao longo do tempo. C – Linha; Temporais: Gráficos de linha são ideais para mostrar a evolução de dados ao longo do tempo, o que se encaixa perfeitamente na situação de Eduardo. D – Pizza; Numéricos: Novamente, gráficos de pizza não são adequados para dados numéricos que evoluem ao longo do tempo. E – Linha; Categóricos: Gráficos de linha não são usados para dados categóricos. Portanto, a resposta que completa as duas lacunas corretamente é: C – Linha; Temporais.

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Ed

há 2 anos

A resposta correta para completar as lacunas é: B - Linha; Numéricos

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1 – A visualização dos dados é fundamental no processo de análise, interpretação e obtenção de conhecimento. Dentre as visualizações mais adequadas para dados numéricos estão: I - Histograma II - Gráfico de Dispersão III - Gráfico de Pizza Analise as alternativas listadas e assinale a correta.

A – Apenas I e III
B – Apenas II e III
C – Apenas I e II
D – Apenas III
E – As alternativas I, II e III

3 – No mundo de Big Data, temos dados os mais variados possíveis, e sua classificação é fundamental para um cientista de dados. As notas que compõem o histórico escolar de um aluno são classificadas como que tipo de dados?

A – Numéricos
B – Temporais
C – Atemporais
D – Categóricos
E – Semi-Estruturados

4 – A linguagem Python se destaca como intuitiva e de fácil aprendizagem. Analise o código abaixo que apresenta laços condicionais e instruções de repetição. ``` for i in range(10): if (i%2==0): print(i) ``` Qual a saída esperada após a execução do programa?

A – Serão impressos no console os números ímpares entre 0 e 9
B – Serão impressos no console os números ímpares entre 0 e 10
C – Serão impressos no console os números pares entre 1 e 10.
D – Serão impressos no console os números pares entre 0 e 9
E – O constructo de laço que itera sobre uma sequência dos números reais de 0 a 9,

5 – Bibliotecas poderosas de análise e manipulação de dados podem ser utilizadas com a linguagem Python. Qual o método utilizado para fazer a junção entre DataFrames no pandas?

A – set_index
B – reset_index
C – values
D – merge
E – sum

6 – Compreender a análise de dados em Python é fundamental para o cientista de dados. Qual o papel do sistema pip da linguagem Python?

A – Gerenciador de Pacotes do Python.
B – Gerenciador de memória do Python.
C – Gerenciador de espaços virtuais do Python.
D – Motor de Busca da IDE do Python
E – Biblioteca de Processamento de Linguagem Natural.

7 – Dados categóricos são aqueles normalmente expressos por texto, que representam rótulos, nomes e símbolos. Qual tipo de visualização de dados abaixo é recomendado para dados categóricos?

A – Gráficos de Linha.
B – Gráficos de Barra
C – Gráfico de Matriz de Dispersão
D – Gráfico de Faces de Chernoff.
E – Gráfico de Estrela.

8 – A função de agrupamento do Pandas é o groupby, responsável por influenciar a indexação das colunas. O que acontece ao aplicarmos o método reset_index() no resultado de uma agregação?

A – Nada, o DataFrame fica imutável.
B – Os indexes não são deletados, evitando a perda de colunas no DataFrame da agregação.
C – As colunas de agrupamento somem, e o DataFrame passa a ser indexado pelo número da linha.
D – O DataFrame é indexado pelas suas colunas.
E – O DataFrame é embaralhado

9 – Para a regularização dos dados obtidos, qual técnica podemos utilizar objetivando fazer com que os dados fiquem na mesma escala?

A – Map & Reduce
B – Divide
C – Shuffle
D – MinMax
E – Splice

volvidos. Por questões de acesso e segurança, Gabriel só pode lidar com essas planilhas. Este tipo de coleta feita por Gabriel e pelos Contadores é respectivamente dos tipos:

A – Secundária; Primária.
B – Primária; Primária.
C – Secundária; Terciária.
D – Primária; Secundária.
E – Secundária; Secundária.