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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.
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Questões Para o Saber

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Exercício 6 - Princípios de Big Data
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Exercício 6 - Princípios de Big Data

ESTÁCIO

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há 4 meses

Para visualizar dados categóricos, é importante escolher um tipo de gráfico que represente bem as categorias e suas frequências ou proporções. Vamos analisar as opções: A – Gráficos de Linha: Esses gráficos são mais adequados para dados contínuos e séries temporais, não para dados categóricos. B – Gráficos de Barra: Este tipo de gráfico é ideal para dados categóricos, pois permite comparar diferentes categorias de forma clara e visual. C – Gráfico de Matriz de Dispersão: Esse gráfico é usado para visualizar a relação entre duas variáveis contínuas, não é apropriado para dados categóricos. D – Gráfico de Faces de Chernoff: Embora seja uma forma interessante de visualizar dados, não é especificamente recomendado para dados categóricos. E – Gráfico de Estrela: Este gráfico é mais utilizado para comparar múltiplas variáveis em um formato radial, mas não é o mais indicado para dados categóricos. Portanto, a opção correta para visualizar dados categóricos é: B – Gráficos de Barra.

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há 2 anos

A resposta correta para a pergunta é a alternativa B - Gráficos de Barra. Esse tipo de visualização é recomendado para representar dados categóricos, pois permite comparar facilmente as diferentes categorias e suas respectivas quantidades ou frequências.

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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

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

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.

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.

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