Questões de Concursos Ciência de Dados

Considerando np a bibliotecanumpydo Python, julgue o item a seguir.

Se a₁ = np.linspace(1,9,5), a₂ = np.linspace(3,7,5) e

b = np.concatenate((a₂ , a₁)), então b[–4] +b[1] > 10.

Com respeito a métodos para imputação de dados, julgue o seguinte item.

Um dos passos para tratar com dados faltantes é avaliar o tipo de dado perdido; assim, por exemplo, o método MICE (multivariate imputation by chained equations) não seria aplicável para dados perdidos do tipo MAR (missing at random).

Com base nessas informações hipotéticas, julgue o próximo item.

O volume instantâneo mínimo ocorre após t = 6 horas.

Um aplicativo para edição de textos foi disponibilizado para seus usuários sob a forma de computação em nuvem. Esses usuários podem se conectar virtualmente, colaborando mutuamente para a elaboração de documentos. Tais documentos, bem como os respectivos históricos de versões anteriores, são armazenados na nuvem.

Com referência a essa situação hipotética, julgue o próximo item.

A situação descreve um modelo de nuvem denominado PaaS (platform as a service).

Uma árvore de decisão representa um determinado número de caminhos possíveis de decisão e os resultados de cada um deles, apresentando muitos pontos positivos, ou seja, são fáceis de entender e interpretar. Elas têm processo de previsão completamente transparente e lidam facilmente com diversos atributos numéricos, assim como atributos categóricos, podendo até mesmo classificar dados sem atributos definidos.

De acordo com os aspectos construtivos de uma árvore de decisão, julgue o item a seguir.

Se o processo adotado para a construção de árvores de decisão for determinístico, uma forma de obtenção de árvores aleatórias, que compõem as florestas aleatórias, pode ser realizada por meio do bootstrap dos dados, em que cada árvore é treinada com base no resultado de bootstrap_sample (inputs).

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

As funções de ativação são elementos importantes nas redes neurais artificiais; essas funções introduzem componente não linear nas redes neurais, fazendo que elas possam aprender mais do que relações lineares entre as variáveis dependentes e independentes, tornando-as capazes de modelar também relações não lineares.

Julgue o próximo item, relativos a redes neurais artificiais (RNA).

Em RNA, o uso de early stopping, ainda que não evite o overfitting, permite calcular com mais precisão a classificação nos dados de validação e, assim, melhorar a acurácia do treinamento.