QUESTÃO 6
O KDD é descrito como a aplicação:
A)da intuição à mineração dos dados
B)do método científico à mineração dos dados
C)do modelo da cachoeira à mineração dos dados
D)da programação orientada a objetos à mineração dos dados.
QUESTÃO 7
Para que um projeto de ciência de dados seja bem-sucedido, NÃO é essencial:
A)ter foco na definição do problema.
B)ter uma equipe com as habilidades certas.
C)fazer uso de algoritmos e modelos apropriados.
D)obter um supercomputador que permita trabalhar com big data.
QUESTÃOS 8
Observe os itens a seguir.
I. formulário de segurança social
II. posições de GPS em tempo real
III. séries temporais iniciais de temperatura
São apresentados exemplos de dados brutos (raw data) nos itens:
A)I, II e III.
B)l e II apenas.
C)I e III apenas.
D)Il e lll apenas
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QUESTÃO 9
correto afirmar que a técnica Naive Bayes:
A)é mais facilmente empregada com atributos contínuos.
B)assume que os atributos não são independentes uns dos outros.
C)não é robusta, pois não possibilita a localização de atributos irrelevantes.
D)é robusta, possibilitando a localização de outliers e atributos irrelevantes.
QUESTÃO 10
O método Z-value tem como um de seus objetivos:
A)reescalar os dados para que fiquem no intervalo entre -1 e 1.
B)transformar os valores de um atributo para facilitar a identificação de outliers.
C)modificar os valores de um atributo para que não fiquem entre os valores 0 e 1.
D)transformar os valores de um atributo para que possuam média e variância unitárias.
Soluções para a tarefa
6) A alternativa correta é a letra D) da programação orientada a objetos à mineração dos dados.
O KDD é descrito como um método em que há extração de informações de uma base de dados, sem conhecimento prévio mas com grande potencial de utilizada, sendo extraídos de um banco de dados.
7) A alternativa correta é a letra D) obter um supercomputador que permita trabalhar com big data.
Não necessariamente é adotado a técnica Big Data, apesar de ser uma técnica que permite descrever um volume imenso de dados, com velocidade e variedade.
8) A alternativa correta é a letra A)I, II e III.
Os dados brutos (raw data) são valores que não foram tratados no primeiro momento, foram apenas inseridos adquiridos, extraídos, sem nenhuma interferência.
9) A alternativa correta é a letra D) é robusta, possibilitando a localização de outliers e atributos irrelevantes.
Outliers são valores fora da curva, podendo gerar anormalidades no resultado obtido em um algoritmo em análise.
Bons estudos!
6 - O KDD é visto como programação orientada a objetos à mineração dos dados, letra D)
A extração de conhecimento ou KDD é um dos processos de extração de informações de base de dados capaz de criar menções de interesse que não são observadas por especialistas, além de poder auxiliar na validação de todo o conhecimento de dados obtidos no processo de extração.
O rápido crescimento de volume na base de dados se dá tanto em tamanho quanto na dimensionalidade e cria a necessidade de obter mais dados.
A extração de conhecimento faz referência às etapas que produzem conhecimentos advindos de dados relacionados a extração não-trivial de informações implicitamente contidas em uma base de dados.
7 – obter um supercomputador que permita trabalhar com big data não é essencial para um projeto de ciência de dados, letra D)
O Big data é usado em dois tipos de estruturas de dados e é responsável por alimentar o banco de dados (Big Data) com informações que permitam conhecer a opinião dos leads e clientes.
A maior proposta de solução de big Data está atrelada ao fato de oferecer uma abordagem consistente no tratamento crescente e também da complexidade dos dados.
Para levar essa proposta para outro patamar, nasceram os 5 Vs que, basicamente, são:
• Volume
• Velocidade
• Variedade
• Veracidade
• Valor.
Tais requisitos não influência no sucesso de um projeto de ciência de dados.
8 – Alguns exemplos de dados brutos são apresentados nas alternativas I, II e III, letra A)
Os dados brutos ou dados primários como são comumente chamados, são os dados coletados diretamente da fonte, tais como: números, leituras, imagens.
Por exemplo, um cientista faz uso de um termômetro computadorizado que é capaz de registrar a temperatura de qualquer mistura química em um recipiente de ensaio, ele registra a temperatura cada minuto e cria listas de leituras sob as temperaturas coletadas, essas informações são vistas como dados brutos.
Esses dados brutos não foram submetidos ao processamento de filtragem de informações diretamente pelos pesquisados para poder remover as discrepâncias e os erros de leitura.
9 - A técnica Naive Bayes é robusta, possibilitando a localização de outliers e atributos irrelevantes, letra D)
A técnica de Naive Bayes é um classificador de probabilidades bastante usado em Machine Leraning, ele foi baseado no Teorema de Bayes.
Atualmente, a máquina de aprendizado é usada com o intuito de dar categorias aos textos, tais categorias levam em consideração a frequência de palavras usadas.
A técnica de Bayes é utilizada tanto na máquina de aprendizado quando no processamento de linguagem natural e nos diagnósticos médicos, sendo o método capaz de elencar todos os atributos que podem descrever as instâncias condicional independentes.
10 – O método Z-value objetiva transformar os valores de um atributo para que possuam média e variância unitárias, letra D)
O método Z-value é uma estática capaz de converter modelos estatísticos que apresentam a diferença entre a estatística que está sendo observada e todo o seu parâmetro de população em unidades de erro padrão.
Por exemplo, uma seleção de moldes de fábrica com profundidade de aproximadamente 10 centímetros e desvio padrão de 1 centímetro.
Um molde com profundidade de 12cm deve apresentar um Z-value de 2 tendo em vista que a sua profundida é duas vezes maior que o desvio padrão da média que está disposta em linha vertical a representa a operação constituída pela população.
Fique por dentro do assunto:
Considerando as dimensões do conhecimento, julgue os itens a seguir sobre o tipo de conhecimento "Explícito".
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A tradução do termo "Big Data" pode ser "grande conjunto de dados" referindo-se a quantidade de informações que são armazenada...
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Examine as assertivas abaixo que tratam dos conceitos de dados brutos, rol, frequência:
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Assinale a alternativa que define um algoritmo de classificação apontado por Russell e Norvig (2013) adequado para reconhecimento de padrões:
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Dado o sistema a baixo, qual melhor solução gráfica representa?
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Bons estudos!
