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Quiz sobre Ciência de Dados

Total questions: 26

Worksheet time: 13mins

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1.

Qual das opções abaixo NÃO é um benefício direto do uso da ciência de dados nas empresas?

a)

Melhores decisões

b)

Análise preditiva

c)

Descoberta de padrões

d)

Redução automática de impostos

2.

Qual das opções abaixo NÃO é uma habilidade essencial para um Cientista de Dados?

a)

Aprendizado de máquina

b)

Estatísticas

c)

Programação (Python ou R)

d)

História da Arte

3.

O que caracteriza uma tabela de banco de dados?

a)

É uma tabela com dados estruturados.

b)

É uma tabela sem nenhuma organização.

c)

É uma tabela apenas com imagens.

d)

É uma tabela usada apenas para textos literários.

4.

Analise a tabela apresentada no material. Qual informação NÃO está presente na tabela de banco de dados mostrada?

a)

Duração do exercício

b)

Quantidade de calorias queimadas

c)

Nome do usuário do relógio esportivo

d)

Horas de sono

5.

O que é uma coluna em uma tabela de banco de dados?

a)

Uma representação vertical de dados.

b)

Uma representação horizontal de dados.

c)

Um tipo de variável.

d)

Um valor fixo.

6.

Considere a tabela apresentada. Se você quiser saber o pulso médio de uma sessão de treino, qual coluna deve consultar?

a)

Pulso_Médio

b)

Duração

c)

Max_Pulse

d)

Linha

7.

O que representa a primeira linha da tabela mostrada no material?

a)

O nome das variáveis

b)

Os dados da primeira observação

c)

O total de observações

d)

A soma dos valores

8.

Qual linguagem de programação é mencionada como amplamente utilizada por cientistas de dados?

a)

Python

b)

Java

c)

C++

d)

Ruby

9.

Para que serve a biblioteca Matplotlib em Python?

a)

Visualização de dados

b)

Importação de arquivos CSV

c)

Álgebra linear

d)

Preparação de dados

10.

Explique o processo para criar um DataFrame com 3 colunas e 5 linhas usando Pandas, conforme mostrado no exemplo do material.

a)

Definir os dados em um dicionário, criar o DataFrame com pd.DataFrame(data=d) e imprimir com print(df)

b)

Importar Matplotlib, criar uma lista de listas e imprimir com print()

c)

Usar apenas listas simples e a função print()

d)

Importar SciPy, definir uma matriz e usar a função plot()

11.

Em Python, com qual número a numeração de linhas começa em um DataFrame?

a)

Zero

b)

Um

c)

Dois

d)

Cinco

12.

Por que não é recomendado contar manualmente as linhas e colunas em grandes conjuntos de dados?

a)

Porque pode ser confuso e você pode contar errado.

b)

Porque o Python não permite.

c)

Porque as colunas não têm nomes.

d)

Porque os dados são sempre pequenos.

13.

Explique por que usar df.shape[0] é útil ao trabalhar com grandes conjuntos de dados.

a)

Porque automatiza a contagem de linhas, evitando erros humanos.

b)

Porque altera os dados automaticamente.

c)

Porque remove colunas duplicadas.

d)

Porque converte os dados em texto.

14.

Quais são as três funções comumente usadas ao trabalhar com Ciência de Dados, conforme apresentado no capítulo?

a)

max(), min() e mean()

b)

sum(), count() e median()

c)

sort(), filter() e groupby()

d)

split(), join() e replace()

15.

Dada a lista Calorie_burnage = [240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330], qual função você usaria para encontrar o valor médio?

a)

mean()

b)

max()

c)

min()

d)

sum()

16.

Qual é o objetivo principal da preparação de dados em Ciência de Dados?

a)

Transformar dados em informações limpas e valiosas.

b)

Aumentar o tamanho dos dados.

c)

Excluir todos os dados irrelevantes.

d)

Criar gráficos automaticamente.

17.

Qual é a finalidade da função dropna() no Pandas?

a)

Remover linhas com valores ausentes (NaN).

b)

Adicionar novas linhas ao conjunto de dados.

c)

Converter todos os valores em inteiros.

d)

Ordenar os dados em ordem alfabética.

18.

Para que serve a função mean da biblioteca Numpy em Python?

a)

Calcular o valor médio de um conjunto de dados

b)

Calcular o menor valor de um conjunto de dados

c)

Calcular o maior valor de um conjunto de dados

d)

Calcular o desvio padrão de um conjunto de dados

19.

O que são os valores de 25%, 50% e 75% em um conjunto de dados?

a)

Percentis

b)

Médias

c)

Desvios padrão

d)

Mínimos

20.

Explique por que a pulsação média é considerada uma variável independente ao prever a queima de calorias.

a)

Porque a queima de calorias depende da pulsação média, e não o contrário

b)

Porque a pulsação média é sempre maior que a queima de calorias

c)

Porque ambas são variáveis dependentes

d)

Porque a pulsação média é o resultado da função

21.

O que a linha azul (diagonal) no gráfico representa?

a)

A estrutura da função matemática que prevê a queima de calorias

b)

A média dos valores de pulso

c)

A soma dos valores de calorias queimadas

d)

O valor máximo de pulso registrado

22.

O que a relação entre Average_Pulse e Calorie_Burnage indica, de acordo com o texto?

a)

Que não existe relação entre eles.

b)

Que Calorie_Burnage diminui quando Average_Pulse aumenta.

c)

Que Calorie_Burnage aumenta proporcionalmente com Average_Pulse.

d)

Que Average_Pulse pode ser previsto por Calorie_Burnage.

23.

Se a pulsação média aumentar de 80 para 90, o que acontece com a queima de calorias, segundo a relação apresentada?

a)

A queima de calorias diminui.

b)

A queima de calorias permanece igual.

c)

A queima de calorias aumenta.

d)

Não é possível prever.

24.

Qual é a primeira observação de Average_Pulse e Calorie_Burnage mencionada no texto?

a)

0 para ambos.

b)

80 para Average_Pulse e 240 para Calorie_Burnage.

c)

100 para Average_Pulse e 200 para Calorie_Burnage.

d)

120 para Average_Pulse e 300 para Calorie_Burnage.

25.

Se a pulsação média aumenta em 10, de quanto aumenta a queima de calorias, segundo o padrão apresentado?

a)

Aumenta em 20

b)

Aumenta em 10

c)

Aumenta em 30

d)

Aumenta em 80

26.

O que representa a interceptação em uma função linear como a apresentada no texto?

a)

O valor de y quando x = 0

b)

O valor de x quando y = 0

c)

A inclinação da reta

d)

O ponto máximo da função