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Qual das alternativas a seguir descreve a definição de dado?


a. Dado: é o menor elemento a ser armazenado. É algo que sozinho não tem sentido. (Correta)
b. Dado: é o que obtemos do resultado da operação da informação com o dado.
c. Dado: é o que obtemos do resultado da operação com a informação.
d. Dado: ocorre quando utilizamos a informação para chegar a alguma conclusão, ou até mesmo, reconhecer algum tipo de comportamento/padrão.
e. Dado:
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Aprendendo com Desafios

há 2 anos

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Atividades Avaliativas Ciência de Dados Cruzeiro do Sul (2023)
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há 8 meses

Vamos analisar as alternativas para identificar a definição correta de dado: a) Dado: é o menor elemento a ser armazenado. É algo que sozinho não tem sentido. (Correta) - Esta definição está correta, pois um dado é, de fato, uma unidade básica de informação que, isoladamente, não possui significado. b) Dado: é o que obtemos do resultado da operação da informação com o dado. - Esta definição é confusa e não representa corretamente o conceito de dado. c) Dado: é o que obtemos do resultado da operação com a informação. - Novamente, isso não descreve corretamente o que é um dado. d) Dado: ocorre quando utilizamos a informação para chegar a alguma conclusão, ou até mesmo, reconhecer algum tipo de comportamento/padrão. - Esta definição se refere mais à informação e ao seu uso, não ao dado em si. e) Dado: (incompleta) - Não é uma definição válida. Portanto, a alternativa correta é a) Dado: é o menor elemento a ser armazenado. É algo que sozinho não tem sentido. (Correta)

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há 2 anos

A alternativa correta que descreve a definição de dado é a letra "a": "Dado: é o menor elemento a ser armazenado. É algo que sozinho não tem sentido."

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AS - Unidade I - Pergunta 1
I. Os modelos preditivos são aqueles que utilizam dados do passado para prever comportamentos, também detectam padrões, ainda que sutis, no conjunto de dados analisados.
II. Os modelos descritivos ajudam a identificar relações.
Assinale a alternativa CORRETA:

I. Os modelos preditivos utilizam dados do passado para prever comportamentos e detectam padrões no conjunto de dados analisados.
II. Os modelos descritivos ajudam a identificar relações.
a. Somente a afirmativa II é verdadeira.
b. As afirmativas I e II são falsas.
c. Somente a afirmativa I é verdadeira.
d. A afirmativa I justifica a afirmativa II.
e. As afirmativas I e II são verdadeiras.

AS - Unidade I - Pergunta 2
Qual o outro nome que podemos dar à Ciência de Dados?


a. Coleção de Dados.
b. Analytics.
c. Data Warehouse.
d. Data Mart.
e. Big Data.

AS - Unidade I - Pergunta 3
O Big Data tem 5 características, os 5 Vs. Qual alternativa refere-se à Velocidade?


a. Os dados de hoje vêm de várias fontes, o que torna difícil estabelecer uma relação, corresponder, limpar e transformar dados entre diferentes sistemas. No entanto, para que seus dados não saiam rapidamente de controle, é necessário ligar e correlacionar relações, hierarquias e as várias ligações de dados.
b. Além da velocidade e da variedade de dados cada vez maiores, os fluxos de dados podem ser altamente inconsistentes com picos periódicos. Existe algo em tendência nas Redes Sociais? Diariamente, picos de dados sazonais ou picos gerados com base em eventos podem ser um desafio de gerenciar. Ainda mais quando falamos de dados não estruturados.
c. Organizações coletam dados de uma grande variedade de fontes, incluindo transações comerciais, Redes Sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina a máquina. No passado, armazenar tamanha quantidade de informações teria sido um problema, mas novas Tecnologias (como o Hadoop) têm aliviado a carga.
d. Os dados são gerados em todos os tipos de formatos, de dados estruturados, dados numéricos em Bancos de Dados tradicionais, até documentos de texto não estruturados, e-mail, vídeo, áudio, dados de cotações da bolsa e transações financeiras.
e. Os dados fluem em uma velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Tags de RFID, sensores, celulares e contadores inteligentes estão impulsionado a necessidade de lidar com imensas quantidades de dados em tempo real, ou quase real.

AS - Unidade I - Pergunta 4
O Big Data tem 5 características, os 5 Vs. Qual alternativa refere-se à Veracidade?


a. Os dados de hoje vêm de várias fontes, o que torna difícil estabelecer uma relação, corresponder, limpar e transformar dados entre diferentes sistemas. No entanto, para que seus dados não saiam rapidamente de controle, é necessário ligar e correlacionar relações, hierarquias e as várias ligações de dados.
b. Além da velocidade e da variedade de dados cada vez maiores, os fluxos de dados podem ser altamente inconsistentes com picos periódicos. Existe algo em tendência nas Redes Sociais? Diariamente, picos de dados sazonais ou picos gerados com base em eventos podem ser um desafio de gerenciar. Ainda mais quando falamos de dados não estruturados.
c. Organizações coletam dados de uma grande variedade de fontes, incluindo transações comerciais, Redes Sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina a máquina. No passado, armazenar tamanha quantidade de informações teria sido um problema, mas novas Tecnologias (como o Hadoop) têm aliviado a carga.
d. Os dados são gerados em todos os tipos de formatos, de dados estruturados, dados numéricos em Bancos de Dados tradicionais, até documentos de texto não estruturados, e-mail, vídeo, áudio, dados de cotações da bolsa e transações financeiras.
e. A veracidade refere-se à confiabilidade dos dados, ou seja, se eles são precisos e confiáveis.

Qual das alternativas a seguir descreve a definição de conhecimento?


a. conhecimento é o que obtemos do resultado da operação da informação com o conhecimento.
b. conhecimento: é o que obtemos do resultado da operação com o dado.
c. conhecimento: é o que obtemos do resultado da operação de dado com conhecimento.
d. conhecimento ocorre quando utilizamos a informação para chegar a alguma conclusão, ou até mesmo, reconhecer algum tipo de comportamento/padrão. (Correta)
e. conhecimento: é o menor elemento a ser armazenado. É algo que sozinho não tem sentido.

Quanto ao processo de extração, podemos dizer que:
I. Ao extrair as informações de sistemas legados, muitas podem ser as fontes de dados, como, por exemplo: Banco de Dados relacionais, Sistemas Erp, Redes Sociais, vídeos, áudios, planilhas, documentos etc.
II. Essa extração leva os dados para uma área de trabalho chamada de área de staging. Essa área é dedicada para que se possa trabalhar e aplicar técnicas aos dados coletados.

a. As afirmativas I e II estão corretas. (Correta)
b. A afirmativa I é a negativa da afirmativa II.
c. As afirmativas I e II estão erradas.
d. Somente a afirmativa I está correta.
e. Somente a afirmativa II está correta.

Quanto à definição de aprendizado não supervisionado, podemos afirmar que:

I. Existem exemplos da saída esperada para determinados casos da base de treinamento, onde a rede, pela comparação entre os resultados obtidos e esperados, pode adaptar os pesos das conexões para minimizar o erro, obtendo um aprendizado por exemplos.
II. Esse tipo de aprendizado não possui exemplos para comparar seu erro, sendo baseado na auto-organização. O indutor analisa os exemplos fornecidos e tenta determinar se alguns deles podem ser agrupados de alguma maneira, formando agrupamentos ou clusters. Após a determinação dos agrupamentos, em geral, é necessário uma análise para determinar o que cada agrupamento significa no contexto problema sendo analisado.
III. Essa abordagem de aprendizagem de máquinas tenta aprender qual é a melhor ação a ser tomada, dependendo das circunstâncias na qual essa ação será executada, ou seja, é uma aprendizagem com base na interação com o ambiente.
a. As alternativas I e III estão corretas.
b. Somente a alternativa I está correta.
c. Somente a alternativa III está correta.
d. Somente a alternativa II está correta.
e. As alternativas I e II estão corretas.

Quanto ao Aprendizado de Máquina, podemos afirmar que:

I. É uma subdivisão da inteligência artificial, também conhecida como “machine learning”.
II. Significa criar programas que aprendam um determinado comportamento ou padrão automaticamente a partir de exemplos ou observações.
a. As afirmativas I e II estão erradas.
b. Somente a afirmativa II está correta.
c. A afirmativa I é a negativa da afirmativa II.
d. As afirmativas I e II estão corretas.
e. Somente a afirmativa I está correta.

Tarefas de classificação que precisam de exemplos de saída são realizadas por que tipo de aprendizado?


a. Aprendizado não vigiado
b. Aprendizado vigiado
c. Aprendizado não supervisionado
d. Aprendizado supervisionado
e. Aprendizado por reforço

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