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Qual é a função principal da biblioteca Pandas no Python?
a) Treinar redes neurais.
b) Criar gráficos interativos.
c) Manipular e analisar dados estruturados.
d) Processar imagens para visão computacional.
e) Realizar análises estatísticas avançadas.
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Desafios Para o Conhecimento

há 7 meses

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Prova de Ciência de Dados_ Métodos e Ferramentas
3 pág.

Prova de Ciência de Dados_ Métodos e Ferramentas

Respostas

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há 7 meses

A biblioteca Pandas no Python é amplamente utilizada para manipulação e análise de dados, especialmente dados estruturados, como tabelas. Vamos analisar as alternativas: a) Treinar redes neurais - Isso é mais relacionado a bibliotecas como TensorFlow ou PyTorch. b) Criar gráficos interativos - Embora Pandas possa ser usado em conjunto com bibliotecas de visualização, essa não é sua função principal. c) Manipular e analisar dados estruturados - Esta é a função principal do Pandas, permitindo a manipulação de DataFrames e séries temporais. d) Processar imagens para visão computacional - Isso é mais relacionado a bibliotecas como OpenCV. e) Realizar análises estatísticas avançadas - Embora Pandas possa ajudar em análises estatísticas, não é sua função principal. Portanto, a alternativa correta é: c) Manipular e analisar dados estruturados.

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A prova aborda métodos, ferramentas e práticas da Ciência de Dados, desafiando seus conhecimentos em algoritmos, bibliotecas e técnicas usadas no dia a dia do profissional da área.
Qual das seguintes linguagens é mais amplamente utilizada em Ciência de Dados?
a) Java
b) Python
c) C++
d) Ruby
e) SQL

O que é cross-validation?
a) Um método para normalizar dados.
b) Uma técnica para particionar dados e avaliar o desempenho de um modelo.
c) Uma forma de balancear classes no conjunto de dados.
d) Um algoritmo para criar árvores de decisão.
e) Um método de análise de séries temporais.

Em um modelo de regressão linear, o que representa o coeficiente de uma variável independente?
a) O impacto médio daquela variável na variável dependente.
b) A acurácia do modelo.
c) O número de outliers identificados.
d) A variância explicada pelo modelo.
e) O número de observações no conjunto de dados.

Qual ferramenta é popularmente usada para criar dashboards interativos em Ciência de Dados?
a) Power BI
b) NumPy
c) TensorFlow
d) Jupyter Notebook
e) R Studio

Qual algoritmo é adequado para problemas de classificação binária?
a) Regressão Logística
b) PCA
c) K-Means
d) Análise de Séries Temporais
e) Apriori

Qual das seguintes opções descreve corretamente bagging em aprendizado de máquina?
a) Combinação de múltiplos modelos independentes para reduzir variância.
b) Método para selecionar variáveis mais relevantes.
c) Técnica para transformar variáveis categóricas em numéricas.
d) Estratégia de normalização de dados.
e) Método exclusivo para redes neurais.

O que significa o termo data pipeline?
a) Uma ferramenta de visualização de dados.
b) Um fluxo automatizado para coletar, processar e armazenar dados.
c) Um algoritmo de aprendizado supervisionado.
d) Um método para validação cruzada.
e) Um conjunto de modelos usados para predição.

Qual é a principal aplicação da biblioteca Matplotlib?
a) Processamento de linguagem natural.
b) Criação de visualizações estáticas de dados.
c) Análise de redes neurais.
d) Manipulação de dados em tempo real.
e) Treinamento de algoritmos de classificação.

O que é o método train-test split?
a) Uma técnica para lidar com overfitting.
b) Uma forma de dividir os dados em subconjuntos para treinamento e validação.
c) Um algoritmo para árvores de decisão.
d) Uma abordagem para criar gráficos de dispersão.
e) Um método para extrair variáveis categóricas.

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