Geral

Introdução a Ciência de Dados - COM350

Voltar

Semana 1 4

#1

Em um cenário corporativo, a coleta e o armazenamento de dados de clientes, vendas e operações têm sido fundamentais para a melhoria dos processos e a otimização das estratégias. Uma empresa de e-commerce, por exemplo, coleta dados estruturados como registros de compras, dados semiestruturados como avaliações de produtos e comentários de clientes, e dados não estruturados como interações de chat ao vivo ou imagens dos produtos. Cada tipo de dado oferece insights diferentes, sendo necessário processá-los de maneira distinta para obter informações úteis que possam influenciar decisões de negócios. 

Com base no contexto descrito sobre o uso dos dados nas empresas e nas características dos diferentes tipos de dados, analise as afirmativas a seguir:

I. Dados estruturados podem ser facilmente organizados em tabelas, permitindo a análise rápida e eficiente, sendo comuns em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais.

II. Dados não estruturados incluem informações em formatos como texto livre, imagens e vídeos, que não possuem uma organização pré-definida e exigem processamento avançado para extrair informações úteis.

III. Dados semiestruturados possuem alguma organização, como tags ou marcadores, mas não se encaixam perfeitamente em uma tabela, sendo comuns em formatos como XML ou JSON.

IV. Dados não estruturados, como transações bancárias, podem ser armazenados diretamente em bancos de dados relacionais, o que facilita a análise e a integração com outras informações estruturadas.

Está correto o que se afirma em:

A
I, II e IV, apenas.
B
I, II e III, apenas.
C
II e IV, apenas.
D
I, III e IV, apenas.
E
I e III, apenas.
#2

Uma startup de tecnologia está expandindo suas operações e busca profissionais de Ciência de Dados para integrar sua equipe. No entanto, o mercado está cada vez mais competitivo, e os candidatos são avaliados não apenas por suas qualificações acadêmicas, mas também por portfólios, experiências em competições de ciência de dados e trabalhos como freelancers. Em uma reunião de recrutamento, a equipe de gestão de talentos discute como balancear esses critérios para identificar os melhores talentos.

Com base nesse cenário e sobre o conteúdo estudado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I. A apresentação de um portfólio sólido com projetos reais é essencial para um cientista de dados se destacar no mercado de trabalho competitivo, 

PORQUE

II. experiências práticas, como participações em competições de ciência de dados e trabalhos freelancers, demonstram a capacidade do profissional de aplicar conhecimentos teóricos em problemas do mundo real, tornando-o mais atrativo para as empresas.

A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.

A
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
B
As asserções I e II são falsas.
C
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
D
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
E
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
#3

Leia o trecho a seguir:
A Ciência de Dados é um campo interdisciplinar que combina conhecimentos de estatística, matemática e computação para analisar grandes volumes de dados. Essa análise permite identificar padrões e tendências, ajudando as organizações a tomar decisões baseadas em evidências. Ao aplicar modelos analíticos, os cientistas de dados conseguem extrair [preencher 1] significativas e prever [preencher 2] que orientam estratégias futuras.

Os termos [preencher 1] e [preencher 2] são corretamente substituídos por:

A
1 - opiniões; 2 - estratégias
B
1 - dados; 2 - decisões
C
1 - estatísticas; 2 - soluções
D
1 - conclusões; 2 - problemas
E
1 - informações; 2 - tendências
#4

Na era da Indústria 4.0, o uso estratégico de dados tornou-se um diferencial competitivo. A Ciência de Dados desempenha um papel fundamental ao transformar informações brutas em insights significativos. Enquanto isso, o conceito de Big Data está relacionado ao enorme volume de dados gerados continuamente e ao desafio de gerenciá-los. Diferentemente do Big Data, que foca na infraestrutura e no armazenamento, a Ciência de Dados se volta para a análise e a tomada de decisões baseadas em dados. Nesse contexto, entender como transformar dados em ativos valiosos é essencial para qualquer organização. Por exemplo, na manufatura inteligente, sensores IoT (Internet das Coisas) instalados em máquinas industriais coletam grandes quantidades de dados em tempo real. A Ciência de Dados permite analisar esses dados para prever falhas em equipamentos, otimizando a manutenção preditiva e reduzindo custos operacionais. Nesse contexto, entender como transformar dados em ativos valiosos é essencial para qualquer organização que busca inovação e eficiência.

A respeito do papel da Ciência de Dados identificando o contexto descrito, assinale a alternativa correta:

A
A Ciência de Dados e Big Data são conceitos opostos; enquanto um se concentra na análise de pequenos conjuntos de dados, o outro lida com a simples organização de grandes volumes.
B
O crescimento constante do volume de dados implica que o papel da Ciência de Dados seja exclusivamente aumentar a capacidade de armazenamento para acompanhar a demanda.
C
Na Indústria 4.0, a Ciência de Dados é responsável principalmente pelo desenvolvimento de sistemas de armazenamento, enquanto o Big Data se concentra na análise e interpretação das informações armazenadas.
D
A Ciência de Dados está voltada para a conversão de grandes volumes de dados em informações úteis, ajudando na tomada de decisões, enquanto o Big Data lida principalmente com a infraestrutura necessária para suportar o fluxo e armazenamento desses dados.
E
A Ciência de Dados é uma parte da gestão de Big Data, dedicada exclusivamente ao armazenamento eficiente de grandes quantidades de dados, garantindo acesso rápido e seguro.