Exploração de Dados em Inteligência Artificial e Ciência de Dados

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   O que é Análise Exploratória de Dados?

   A É o processo de investigar conjuntos de dados para descobrir padrões e testar suposições. B É a fase onde algoritmos de IA são treinados. C É uma técnica de otimização de redes neurais.
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   Qual a principal função de um gráfico de dispersão?

   A Eliminar dados duplicados. B Identificar correlação através de matrizes de confusão. C Mostrar a relação entre duas variáveis numéricas.
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   O que significa limpeza de dados?

   A Aproveitamento máximo de dados de usuários. B Remoção de dados incorretos ou irrelevantes. C Integração de diferentes fontes de dados.
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   Por que é importante a normalização de dados?

   A Para garantir que diferentes características tenham a mesma influência nos modelos. B Para entender a distribuição de dados categóricos. C Para realizar uma categorização automática.
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   O que fazemos na análise de dados categóricos?

   A Utilizamos regressão linear para observação. B Utilizamos tabelas de contingência para encontrar padrões. C Aplicamos transformações logarítmicas.
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   O que é uma variável ordinal?

   A Uma variável que tem uma ordem natural de categorias. B Uma variável de tempo contínuo. C Uma variável que não tem um limite definido.
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   Por que usamos histogramas na análise de dados?

   A Para converter dados categóricos em contínuos. B Para validar a precisão de dados categóricos. C Para mostrar a distribuição de uma variável contínua.
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   Qual é o propósito da padronização de dados?

   A Para executar algoritmos de clustering. B Para dar aos dados a média de zero e desvio padrão de um. C Para gerar novos dados imputando valores ausentes.
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   O que representa um outlier em um conjunto de dados?

   A Um valor que se afasta significativamente dos demais valores. B Um valor médio de um subconjunto de dados. C Um erro de cálculo em algoritmos de análise de dados.