Simulado: Fundamentos de Análise de Dados em Inteligência Artificial

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   Qual a principal diferença entre dados estruturados e não-estruturados?

   A Dados estruturados possuem um formato definido e são organizados em tabelas, enquanto dados não-estruturados são informais e desorganizados. B Dados estruturados são armazenados em nuvem e dados não-estruturados são armazenados localmente. C Dados estruturados são processados mais rapidamente que dados não-estruturados.
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   O que é a normalização de dados?

   A É a exclusão de dados irrelevantes de um conjunto. B É o processo de ajustar valores de atributos para escalas comuns sem alterar as diferenças nos intervalos de valores. C É o agrupamento de dados semelhantes para simplificar análises.
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   Qual a função do pré-processamento de dados na análise de dados?

   A Transformar, limpar e organizar dados brutos para prepará-los para análise. B Criar novos dados por meio de simulações. C Desenvolver visualizações avançadas de dados.
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   O que é um outlier em análise de dados?

   A Um valor que representa a média de um conjunto de dados. B Um valor que se desvia significativamente dos outros valores de um conjunto de dados. C Um valor utilizado para preencher dados ausentes.
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   Qual das opções é uma ferramenta comum para visualização de dados?

   A MySQL B Tableau C Hadoop
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   O que é um algoritmo de agrupamento de dados?

   A Um algoritmo que divide dados em subconjuntos baseados em semelhanças. B Um algoritmo que remove dados duplicados de um conjunto. C Um algoritmo que minimiza a quantidade de dados para simplificar análises.
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   Por que a validação cruzada é importante em modelos de IA?

   A Evita que o modelo seja treinado ou testado em dados que já existem. B Melhora a habilidade do modelo de generalizar para dados não vistos. C Reduz o tempo necessário para treinar um modelo.
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   O que significa a técnica de redução de dimensionalidade?

   A Adicionar mais variáveis aos dados para expandir a análise. B Reduzir o número de variáveis no conjunto de dados mantendo a informação intacta o máximo possível. C Eliminar variáveis menos relevantes sem impacto na análise.
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   Qual a importância da esteganografia em relação aos dados?

   A Protege a privacidade criptografando dados. B Oculta a verdadeira quantidade de dados para economizar espaço. C Esconde dados dentro de outro tipo de dado, como imagens.
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    Para que serve um histograma em análise de dados?

    A Mostrar a dispersão de dados qualitativos. B Exibir a distribuição de uma variável quantitativa. C Representar a correlação entre duas variáveis.