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Sobre a biblioteca Panda do Python é correto afirmar:

a. Explora a manipulação, leitura e visualização de dados.
b. Pandas exibe vários tipos de gráficos sem precisar de auxílio de outra biblioteca.
c. Combina de forma inteligente registros provenientes de diferentes bases de dados (operação conhecida como merge ou join).
d. Todas as alternativas estão corretas.
e. Trabalha com dois tipos principais de estruturas de dados: Series e DataFrames.
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Vamos analisar cada uma das alternativas sobre a biblioteca Pandas do Python: a) Explora a manipulação, leitura e visualização de dados. - Correto, o Pandas é amplamente utilizado para manipulação e leitura de dados. b) Pandas exibe vários tipos de gráficos sem precisar de auxílio de outra biblioteca. - Parcialmente correto, embora o Pandas tenha algumas funcionalidades de visualização, geralmente é mais comum usar bibliotecas como Matplotlib ou Seaborn para gráficos mais complexos. c) Combina de forma inteligente registros provenientes de diferentes bases de dados (operação conhecida como merge ou join). - Correto, o Pandas possui funções para realizar operações de merge e join. d) Todas as alternativas estão corretas. - Como a alternativa (b) é apenas parcialmente correta, essa opção não pode ser considerada verdadeira. e) Trabalha com dois tipos principais de estruturas de dados: Series e DataFrames. - Correto, essas são as duas principais estruturas de dados do Pandas. Diante da análise, as alternativas a), c), e e) estão corretas, mas a opção d) não é verdadeira. Portanto, a melhor resposta que abrange a essência do que o Pandas faz é a) Explora a manipulação, leitura e visualização de dados.

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É muito importante a escolha de uma plataforma ETL para qualquer empresa, em função da arquitetura de seus dados. As características das soluções são: (a) SnowPlow, Segment (b) Stitch, Fivetran e Kondado (c) Spark, Dremio (d) Oracle, Google BigQuery, PostgreSql, SnowFlake ( ) Armazenamento de Dados ( ) Transformação de Dados ( ) Extração e carregamento de dados ( ) Coleta de dados

a. c; a; b; d.
b. d; c; b; a.
c. a; b; c; d.
d. a; c; d; b.
e. a; b; d; c.

A análise preditiva é o uso de dados históricos, algoritmos estatísticos, modelagem preditiva e técnicas de machine learning, são tipos de Análise Preditiva:

Escolha a alternativa correta:

a. Data set e NoSQL
b. Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell.
c. Estatística descritiva e Estatística inferencial.
d. Previsão de Churn e Machine Learning.
e. Data Visualization e Machine Learning.

O Machine Learning é baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana, a definição de Machine Learning, segundo Faceli (2011, pg 1) é:

Escolha a alternativa correta:

a. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as táticas de redes neurais profundas”.
b. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, uma hipótese, ou função, capaz de resolver o problema que se deseja tratar”.
c. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as táticas de Deep Learning”
d. "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento consistem apenas de exemplos de entrada”.
e. "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento consistem apenas de exemplos de saída.”

Quais são as ferramentas centrais de ETL que trabalham em conjunto com outras ferramentas de data integration e com outros vários aspectos do gerenciamento de dados?

Escolha a alternativa correta:

a. Cross-selling, Machine Learning e Hadoop.
b. Datamining, data governance, virtualização e data warehouse.
c. Cross-selling, Machine Learning e Hadoop.
d. Data quality, data governance, virtualização e metadados.
e. Data quality, compliance, virtualização e banco de dados.

Uma das grandes vantagens de se utilizar Python são os pacotes exclusivos para Ciência de Dados que podemos citar:


a. Parsing, scikit-learn e NumPy.
b. scikit-learn, NumPy e Pandas.
c. scikit-learn, NumPy e Kivy.
d. Kivy, Parsing e REPL.
e. Parsing, Kivy e Pandas.

O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos, é um ramo da ____________________.

Escolha a alternativa correta:

a. Deep Blue.
b. Inteligência Artificial.
c. Algoritmo Supervisionado.
d. Algoritmo Não Supervisionado.
e. Algoritmo por Reforço.

De acordo com o código Python abaixo, qual das bibliotecas deve ser importada? Por que? df = pd.DataFrame({'calorias':[200, 350, 550], 'gordura (%)':[0, 15, 35]}, index=['banana', 'macarrão', 'cachorro quente']) a. A biblioteca Pandas, porque ela retorna um array serializado com índice. b. A biblioteca Numpy, porque ela retorna um array alternado com índice. c. A biblioteca Dataframe, porque ela retorna um array serializado com índice. d. A biblioteca Série, porque ela retorna um array serializado com índice. e. A biblioteca scikit-learn, porque ela retorna um array alternado com índice.

Segmentação é um filtro que seleciona Leads da base que possuem informações específicas, criando uma lista dinâmica, na Análise preditiva por Segmentação de Leads sua função é: I - Entender todo o processo da base do cliente para assim criar estratégias para evitar cancelamentos futuros. II - Agrupar seus potenciais clientes de acordo com suas características. III- É complementar o produto que o cliente já possui ou esteja comprando. IV - Isso ajuda as equipes a organizarem seus conteúdos e direcionar suas ações para garantir bons resultados de vendas.

a. Apenas a II está correta.
b. Apenas a IV está correta.

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