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Apenas recentemente a capacidade de armazenamento e processamento se tornaram suficientes para permitir que dados antes ignorados fossem analisados. Entretanto, além dos componentes tecnológicos, o analista de dados deve ser capaz de identificar quais dados se deve utilizar, como integrá-los, quais as perguntas que serão úteis para a tomada de decisão, e qual a melhor maneira de apresentar os resultados obtidos da análise.
Sobre a fase de análise de dados avalie as seguintes afirmações:
I – Durante a fase de análise de dados, o cientista de dados deve preparar os dados brutos para que possam ser utilizados na produção de informações úteis e padrões ocultos em conjuntos massivos de dados.
II – A partir do conjunto de dados inicial podemos aplicar análises estatísticas utilizando modelos estatísticos ou ainda aplicar modelos de predições baseados em aprendizado de máquina de forma que os dados sejam refinados.
III – Realizar análise exploratória e verificar a qualidade dos dados são atividades da análise de dados que fazem parte da fase de preparação dos dados.
IV – A fase de modelagem dos dados é composta pelas seguintes tarefas: Selecionar técnicas de modelagem, projetar testes, definir e construir o modelo de dados, seus parâmetros e sua descrição, validar o modelo e definir os parâmetros a serem revisados, avaliar os resultados do modelo; revisar processos; e determinar os passos seguintes.
V – O aprendizado de máquina é uma das atividades necessárias na automatização da construção de modelos analíticos que é uma das tarefas da fase de compreensão dos dados.
A I e II
B Todas
C IV e V
D Todas, exceto I
E II, IV e V
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Questões Para o Saber

há 8 meses

Respostas

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há 8 meses

Vamos analisar cada uma das afirmações: I – Durante a fase de análise de dados, o cientista de dados deve preparar os dados brutos para que possam ser utilizados na produção de informações úteis e padrões ocultos em conjuntos massivos de dados. Verdadeiro, essa afirmação está correta, pois a preparação dos dados é uma etapa crucial na análise. II – A partir do conjunto de dados inicial podemos aplicar análises estatísticas utilizando modelos estatísticos ou ainda aplicar modelos de predições baseados em aprendizado de máquina de forma que os dados sejam refinados. Verdadeiro, essa afirmação também está correta, pois tanto análises estatísticas quanto modelos de aprendizado de máquina são utilizados para refinar dados. III – Realizar análise exploratória e verificar a qualidade dos dados são atividades da análise de dados que fazem parte da fase de preparação dos dados. Verdadeiro, essa afirmação é correta, pois a análise exploratória e a verificação da qualidade dos dados são etapas importantes na preparação dos dados. IV – A fase de modelagem dos dados é composta pelas seguintes tarefas: Selecionar técnicas de modelagem, projetar testes, definir e construir o modelo de dados, seus parâmetros e sua descrição, validar o modelo e definir os parâmetros a serem revisados, avaliar os resultados do modelo; revisar processos; e determinar os passos seguintes. Verdadeiro, essa afirmação está correta e descreve bem as tarefas envolvidas na modelagem de dados. V – O aprendizado de máquina é uma das atividades necessárias na automatização da construção de modelos analíticos que é uma das tarefas da fase de compreensão dos dados. Falso, o aprendizado de máquina é mais associado à fase de modelagem e não especificamente à fase de compreensão dos dados. Agora, vamos ver quais alternativas contêm apenas as afirmações verdadeiras: - A) I e II - Correto, mas não inclui III e IV, que também são verdadeiros. - B) Todas - Falso, pois a V é falsa. - C) IV e V - Falso, pois a V é falsa. - D) Todas, exceto I - Falso, pois I é verdadeira. - E) II, IV e V - Falso, pois a V é falsa. A alternativa que contém todas as afirmações verdadeiras é: A) I e II.

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