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. Trabalha com dois tipos principais de estruturas de dados: Series e DataFrames.
d. Combina de forma inteligente registros provenientes de diferentes bases de dados (operação conhecida como merge ou join).
e. Todas as alternativas estão corretas.
a. Explora a manipulação, leitura e visualização de dados.
b. Pandas exibe vários tipos de gráficos sem precisar de auxílio de outra biblioteca.
c. Trabalha com dois tipos principais de estruturas de dados: Series e DataFrames.
d. Combina de forma inteligente registros provenientes de diferentes bases de dados (operação conhecida como merge ou join).
e. Todas as alternativas estão corretas.
a. Explora a manipulação, leitura e visualização de dados.
b. Pandas exibe vários tipos de gráficos sem precisar de auxílio de outra biblioteca.
c. Trabalha com dois tipos principais de estruturas de dados: Series e DataFrames.
d. Combina de forma inteligente registros provenientes de diferentes bases de dados (operação conhecida como merge ou join).
e. Todas as alternativas estão corretas.
a. Explora a manipulação, leitura e visualização de dados.
b. Pandas exibe vários tipos de gráficos sem precisar de auxílio de outra biblioteca.
c. Trabalha com dois tipos principais de estruturas de dados: Series e DataFrames.
d. Combina de forma inteligente registros provenientes de diferentes bases de dados (operação conhecida como merge ou join).
e. Todas as alternativas estão corretas.
Respostas
Ed 
há 2 anos
Vamos analisar cada uma das alternativas sobre a biblioteca Pandas do Python: a) Explora a manipulação, leitura e visualização de dados. - Correto, 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 Pandas tenha algumas funcionalidades de visualização, geralmente é mais comum usar bibliotecas como Matplotlib ou Seaborn para gráficos mais complexos. c) Trabalha com dois tipos principais de estruturas de dados: Series e DataFrames. - Correto, essas são as duas principais estruturas de dados do Pandas. d) Combina de forma inteligente registros provenientes de diferentes bases de dados (operação conhecida como merge ou join). - Correto, Pandas possui funções para realizar operações de merge e join. e) Todas as alternativas estão corretas. - Como a alternativa (b) é apenas parcialmente correta, essa opção não pode ser considerada verdadeira. Portanto, a alternativa correta é: e) Todas as alternativas estão corretas.
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Dentre os vários métodos de Machine Learning disponíveis na literatura, os mais conhecidos são classificação, regressão e clustering. É correto afirmar que:
( ) Classificação, são utilizados para a identificação do rótulo de determinadas observações com base em características e informações previamente conhecidas.
( ) O método regressão é um conjunto de dados não rotulados, este método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.
( ) Agrupamento ou clustering utilizam um conjunto de dados não rotulados, este método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.
( ) Agrupamento ou clustering, são utilizados para a identificação do rótulo de determinadas observações com base em características e informações previamente conhecidas.
( ) O método regressão é utilizado em algoritmos de aprendizagem supervisionada, que busca modelar relações entre variáveis dependentes e independentes através de métodos estatísticos.
a. F; F; V; V; V.
b. F; V; V; F; F.
c. V; F; F; V; V.
d. V; F; V; F; V.
e. V; F; F; F; V.
a. F; F; V; V; V.
b. F; V; V; F; F.
c. V; F; F; V; V.
d. V; F; V; F; V.
e. V; F; F; F; V.
Sobre o aprendizado não-supervisionado é correto afirmar:
I - O objetivo é de identificar os padrões existentes nos dados sob análise, suas similaridades (conforme critério estabelecido), suas diferenças e efetuar um agrupamento consistente das informações analisadas.
II- No aprendizado não-supervisionado, o algoritmo não recebe os rótulos de entrada e, portanto, não conhece os rótulos de saída que devem ser gerados.
III - Têm o objetivo de fazer previsões baseados no conjunto de dados que estão sendo analisados, sejam eles dados históricos ou não, eles são treinados por meio de exemplos rotulados, como uma entrada na qual a saída desejada é conhecida.
IV - Os resultados desse tipo de algoritmo são geralmente marcados como classificação e regressão.
a. Apenas as alternativas II e III estão corretas.
b. Apenas a alternativa I está correta.
c. Apenas as alternativas I e II estão corretas.
d. Apenas as alternativas I e III estão corretas.
e. Apenas a alternativa IV está correta.
a. Apenas as alternativas II e III estão corretas.
b. Apenas a alternativa I está correta.
c. Apenas as alternativas I e II estão corretas.
d. Apenas as alternativas I e III estão corretas.
e. Apenas a alternativa IV está correta.
Sobre ETL (EXTRACT TRANSFORM LOAD) que alternativa correta é?
a. A técnica de integração de dados surgiu da demanda dos negócios de agregar dados de fontes distintas para serem analisadas.
b. Gerencia o armazenamento de grandes conjuntos de dados, de forma distribuída.
c. O processo de ETL é a execução das etapas de Extração, Transformação e Atualização de Dados.
d. É o processo não-trivial de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e ultimamente compreensíveis.
e. Atua no plano estratégico da empresa.
a. A técnica de integração de dados surgiu da demanda dos negócios de agregar dados de fontes distintas para serem analisadas.
b. Gerencia o armazenamento de grandes conjuntos de dados, de forma distribuída.
c. O processo de ETL é a execução das etapas de Extração, Transformação e Atualização de Dados.
d. É o processo não-trivial de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e ultimamente compreensíveis.
e. Atua no plano estratégico da empresa.
Associe os termos dos 5Vs de Big Data às suas respectivas características, e indique a alternativa correta.
(1) Volume
(2) Velocidade
(3) Variedade
(4) Veracidade
(5) Valor
( ) Dados autênticos e verdadeiros.
( ) Processamento ágil.
( ) Utilidade dos dados.
( ) Fontes de dados muito heterogêneas.
( ) Grande quantidade de dados gerados.
a. 2; 3; 5; 1; 4.
b. 4; 2; 5; 3; 1.
c. 2; 3; 5; 1; 4.
d. 5; 4; 3; 2; 1.
e. 3; 4; 5; 1; 2.
a. 2; 3; 5; 1; 4.
b. 4; 2; 5; 3; 1.
c. 2; 3; 5; 1; 4.
d. 5; 4; 3; 2; 1.
e. 3; 4; 5; 1; 2.
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