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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual das alternativas abaixo não é um V de Big Data

Volume

Veracidade

Visibilidade

Valor

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual alternativa abaixo não representa o conceito do mundo VUCA?

Voláril

Inseguro

Complexo

Ambíguo

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Como Big Data pode ser definido?

Um conjunto de técnicas para visualização de dados em tempo real

Um dispositivo de armazenamento de alta capacidade, projetado para lidar com grandes volumes de dados

Uma linguagem de programação especializada em processamento de grandes volumes de dados

Um conjunto de dados volumosos e complexos que requerem novas abordagens para captura, armazenamento e análise

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Como os dados podem ser classificados em termos de origem no contexto de ciência de dados?

Interno x Externo

Simples x Complexo

Físicos x Virtuais

Permanentes x Temporários

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Quais desses tipos de análise de dados NÃO está correto?

Análise Descritiva

Análise Perceptiva

Análise Preditiva

Análise Prescritiva

6.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

Quais afirmativas abaixo estão CORRETAS? (Múltipla escolha)

A análise descritiva se concentra em prever eventos futuros examinando dados atuais e históricos.

A análise prescritiva apoia a tomada de decisão ao fornecer recomendações e melhores alternativas para decisões atuais.

A análise preditiva utiliza dados históricos para descrever como as circunstâncias se desenvolveram.

A análise preditiva utiliza modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para fazer previsões e estimativas sobre eventos futuros, com base nos padrões identificados na análise descritiva dos dados

7.

MULTIPLE SELECT QUESTION

45 sec • 1 pt

Quais alternativas a seguir estão corretas? (Múltipla escolha)

Aprendizado de máquinas supervisionado requer dados rotulados para treinar os modelos, nesse caso as variáveis respostas já são conhecidas.

No aprendizado de máquinas supervisionado, o modelo é treinado apenas com base em padrões nos dados de entrada.

Aprendizado de máquinas não supervisionado acontece somente para dados não estruturados.

Em aprendizado de máquinas não supervisionado, o modelo identifica padrões ou agrupamentos nos dados sem a necessidade de rótulos predefinidos para as variáveis respostas.

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