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lista de exercícios

Total questions: 30

Worksheet time: 35mins

Name
Class
Date
1.

Qual a principal vantagem de usar o Google Colaboratory para aprender Python?

a)

Requer instalação de software no computador.

b)

Exige alto poder de processamento da máquina do usuário.

c)

É totalmente online, gratuito e fornece recursos de computação em nuvem.

d)

É pago e exige conhecimento avançado em configuração de ambientes de desenvolvimento.

2.

Qual das seguintes opções NÃO é uma aba encontrada ao acessar o Google Colab?

a)

Exemplos

b)

Recente

c)

Google Drive

d)

Configurações

3.

O que é um Notebook no contexto do Google Colab?

a)

Um editor de texto simples.

b)

Um ambiente interativo que combina código, texto, equações e visualizações de dados.

c)

Um software para edição de imagens.

d)

Um sistema operacional.

4.

Qual a extensão de arquivo padrão para notebooks do Google Colab?

a)

.ipynb

b)

.colab

c)

.nb

d)

.gdoc

5.

Como são organizados os notebooks no Google Colab?

a)

Em páginas fixas.

b)

Em células de texto e de código.

c)

Em linhas de comando.

d)

Em arquivos compactados.

6.

Como você move uma célula para cima ou para baixo em um notebook do Google Colab?

a)

Arrastando a célula com o mouse.

b)

Utilizando os ícones de seta para cima ou para baixo.

c)

Copiando e colando a célula em outro local.

d)

Não é possível mover as células.

7.

Qual é uma das formas de executar o código em uma célula no Google Colab?

a)

Clicar com o botão direito na célula e selecionar "Executar".

b)

Apertar o botão de seta ao lado esquerdo da célula ou usar o comando "Shift + Enter".

c)

Digitar "executar" na linha de comando abaixo da célula.

d)

O código é executado automaticamente ao ser digitado.

8.

O que acontece se você perder a conexão com a internet enquanto usa o Google Colab?

a)

O Colab continua funcionando normalmente.

b)

Você perde a memória de execução das células.

c)

O Colab salva automaticamente todo o seu trabalho em um arquivo local.

d)

O Colab se transforma em um editor de texto offline.

9.

Onde você pode verificar se o Google Colab está conectado e ativo?

a)

No menu "Arquivo".

b)

No canto direito da tela, onde há uma marcação de seta/check em verde e informações de "RAM" e "Disco".

c)

Na aba "Índice".

d)

Não há como verificar.

10.

Qual tipo de arquivo você deve fazer upload para o Google Colab se quiser usar um notebook já existente?

a)

Um arquivo .txt

b)

Um arquivo .pdf

c)

Um arquivo .ipynb

d)

Um arquivo .zip

11.

O que é Ciência de Dados?

a)

Uma forma de criar gráficos para apresentações.

b)

O estudo de padrões em grandes conjuntos de dados para extrair insights.

c)

Um tipo de matemática aplicada para engenheiros.

d)

A administração de servidores de banco de dados.

12.

Qual dos seguintes não é um tipo de aprendizado de máquina?

a)

Supervisionado

b)

Não supervisionado

c)

Reforço

d)

Análise de regressão

13.

Qual é a linguagem de programação mais utilizada em Ciência de Dados?

a)

HTML

b)

Java

c)

Python

d)

Ruby

14.

Qual é a principal função de uma regressão linear?

a)

Identificar clusters em dados.

b)

Classificar imagens.

c)

Prever valores numéricos com base em uma variável independente.

d)

Reduzir a dimensionalidade dos dados.

15.

O que é Big Data?

a)

Um pequeno conjunto de dados organizado em tabelas.

b)

Um conjunto de técnicas para criar sites interativos.

c)

Um grande volume de dados que não pode ser processado de maneira eficiente com métodos tradicionais.

d)

Um tipo de banco de dados relacional.

16.

Em qual dessas situações o aprendizado de máquina supervisionado é mais apropriado?

a)

Identificar grupos semelhantes em um conjunto de clientes.

b)

Prever o preço de uma casa com base em suas características.

c)

Detectar anomalias em sistemas de segurança.

d)

Gerar recomendações personalizadas sem histórico de dados.

17.

Qual é a função do Python em Ciência de Dados?

a)

Criação de aplicativos móveis.

b)

Automação de tarefas em redes sociais.

c)

Análise e visualização de dados, construção de modelos de aprendizado de máquina.

d)

Criação de páginas web estáticas.

18.

Qual é a principal diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?

a)

No supervisionado, os dados de entrada têm rótulos, enquanto no não supervisionado, não.

b)

O não supervisionado é sempre mais preciso que o supervisionado.

c)

O supervisionado só é usado para prever números, e o não supervisionado para texto.

d)

O supervisionado é usado em imagens, enquanto o não supervisionado é usado em números.

19.

Qual das ferramentas a seguir é mais comumente usada para análise de dados em grandes volumes?

a)

Microsoft Excel

b)

Tableau

c)

Apache Hadoop

d)

Notepad

20.

Qual a função de um modelo de classificação em aprendizado de máquina?

a)

Prever valores contínuos.

b)

Agrupar dados em categorias similares.

c)

Prever a classe de um objeto baseado em suas características.

d)

Reduzir o tamanho de um conjunto de dados.

21.

Qual é a definição de eficiência de um algoritmo de acordo com o texto?

a)

A complexidade de tempo não importa

b)

A complexidade de tempo deve ser linear

c)

A complexidade de tempo deve ser polinomial no tamanho da entrada

d)

A complexidade de tempo deve ser exponencial

22.

Qual é um dos focos principais do livro em relação aos algoritmos?

a)

Algoritmos de Las Vegas

b)

Algoritmos Determinísticos

c)

Algoritmos de Monte Carlo

d)

Algoritmos de Força Bruta

23.

O que é abordado no texto em relação ao aprendizado de máquina?

a)

Problemas de Classificação

b)

Problemas de Regressão

c)

Problemas de Clustering

d)

Problemas de Associação

24.

Qual é a importância da probabilidade e estatística na ciência de dados?

a)

Não são importantes

b)

São fundamentais

c)

São irrelevantes

d)

São opcionais

25.

O que são algoritmos randomizados?

a)

Algoritmos com resultados fixos

b)

Algoritmos com resultados previsíveis

c)

Algoritmos com resultados aleatórios

d)

Algoritmos com resultados determinísticos

26.

Qual é a aplicação mais famosa dos passeios aleatórios mencionada no texto?

a)

Previsão do Clima

b)

Deslocamento de Animais

c)

Mercado de Ações

d)

Algoritmo Pagerank

27.

O que é abordado no texto em relação às Cadeias de Markov?

a)

Todos os anteriores

b)

Movimento Browniano

c)

Dispersão de Gases

d)

Previsão do Tempo

28.

Por que a análise de pior caso nem sempre é prática em alguns algoritmos?

a)

Porque é fácil de calcular

b)

Porque é muito relevante

c)

Porque as entradas ruins são raras

d)

Porque as entradas ruins são comuns

29.

O que são algoritmos para dados massivos?

a)

Algoritmos com dados pequenos

b)

Algoritmos com poucos dados

c)

Algoritmos com dados de tamanho médio

d)

Algoritmos com dados muito grandes

30.

Qual é um dos problemas abordados em relação à análise probabilística de algoritmos?

a)

Busca Binária

b)

Busca Linear

c)

Ordenação por Quicksort

d)

Todos os anteriores