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A limpeza dos dados é um processo muito importante que antecede sua exploração, com base nesse processo, podemos extrair inconsistências e valores faltosos. A limpeza contém vários métodos para tratar as informações. Com base nesse texto, identifique o comando para remover a coluna B de um conjunto de dados

Alternativas:

a) data.fillna(data.mean(0)).
b) data.drop('data', inplace=True, axis=B).
c) data.drop('B', inplace=True, axis=0).
d) data.drop('B', inplace=True, axis=1).
e) data.fillna(data.mean(B)).
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Sobre criação de bancos de dados em ambiente R, avalie as afirmações a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa. ( ) Um objeto do tipo data frame é mais genérico que um objeto do tipo matriz. ( ) O comando para selecionar as duas primeiras colunas de conjuntos de dados denominado “dados” é dados[1:3]. ( ) O comando R para selecionar uma variável de um banco de dados é igual a “nome_variável$dados”. ( ) Para juntar vetores em colunas, utiliza-se a função cbind( ) em linguagem R. ( ) O comando aggregate( ) resume variáveis quantitativas segundo algumas variáveis categórica. Assinale a alternativa que contenha a sequência correta: Alternativas: a) F – V – V – F – F. b) F – V – F – V – F. c) V – F – F – V – V. d) V – V – V – V – V. e) F – F – F – F – F. Código da questão: 47615
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O RStudio apresenta uma série de funcionalidades que facilitam a utilização da linguagem R em seu ambiente. Considerando esta informação, avalie as afirmativas a seguir. I. Ao digitar uma linha de comando no editor de códigos do RStudio só é possível executar tal comando apertando a tecla enter. II. A utilização de um pacote do R é realizada quando se deseja fazer uso dos scripts nele existente. III. Só é possível instalar pacotes no RStudio se estiver com o computador conectado à internet. IV. A utilização de um pacote específico do R só pode ser realizada se ele for carregado na sessão de trabalho. V. Os argumentos de uma função do R não podem ser omitidos quando uma função específica for utilizada. Assinale a alternativa que contém as afirmativas verdadeiras. Alternativas: a) II, III e IV. b) I, II e IV. c) III e V. d) I, IV e V. e) III, IV e V. Código da questão: 47599
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O programa R é um software para análise estatística de dados. É um programa que está em crescimento quanto ao número de usuários, movimento motivado por uma série de fatores que influenciam na decisão de utilizá-lo. A respeito do programa R, avalie as afirmativas a seguir. I. O R é um programa gratuito e de código aberto (open source). II. A linguagem R foi desenvolvida por John Chambers e colaboradores. III. A linguagem R é baseada em linhas de comando e é semelhante à linguagem S. IV. Os argumentos das funções da linguagem R devem ser escritos sempre dentro de parênteses. Assinale a alternativa que contenha as afirmativas CORRETAS. Alternativas: a) I, II e III. b) Apenas I. c) I, II, III e IV. d) Apenas IV. e) I e II. Código da questão: 47590
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Os modelos preditivos podem ser implementados em linguagem R de diversas formas. Sobre a aplicação de modelos preditivos para classificação em linguagem R, avalie as afirmativas a seguir. I. Para criar um modelo de classificação no R, o banco de dados é dividido em duas partes iguais. II. A função factor( ) converte uma variável para quantitativa. III. A função summary( ) exibe um resumo descritivo das variáveis de um conjunto de dados. IV. A função sample(ncol(dados), 0.7*nrow(dados)) seleciona parte das linhas de um conjunto de dados. V. A função table( ) cria uma tabela de resultados de variáveis. Assinale a alternativa que contém as afirmativas CORRETAS. Alternativas: a) I, II e III, apenas. b) I, II, III, IV e V. c) III, IV e V, apenas. d) III e V, apenas. e) I, II e IV, apenas. Código da questão: 47619
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A linguagem R, quando utilizada para cálculos mais complexos, necessita fazer uso do conceito de objeto ou variável para a correta manipulação de dados. Com base no texto, avalie as afirmativas sobre e assinale (V), se verdadeiras, e (F), se falsas. ( ) Objeto ou variável é uma estrutura pré-definida que recebe um valor ou resultado de um comando. ( ) A criação de um objeto só pode ser feita através do uso do símbolo de atribuição “< -“. ( ) O nome de um objeto só pode ser iniciado com letra, maiúscula ou minúscula. ( ) Ao digitar o comando 15 - > y.A está sendo criado o objeto com nome 15 que recebe o conteúdo y.A . Assinale a alternativa que contenha a sequência CORRETA: Alternativas: a) F – F – F – F. b) F – V – F – V. c) F – F – V – V. d) V – V – F – F. e) V – F – V – F. Código da questão: 47600
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A estatística, assim como as outras ciências, foi construída ao longo dos tempos. Ao longo desta construção, uma série de acontecimentos marcou o processo de construção da estatística. Sobre os acontecimentos registrados na história da estatística, avalie as afirmativas a seguir. I. A primeira vez que o termo estatística foi utilizado aconteceu por volta do século XVII. II. A história atribui ao austríaco Gottfried Achemmel a criação do termo estatística. III. A palavra estatística é originária da palavra latina status, que era um termo relacionado ao Estado. IV. A criação da palavra estatística é atribuída a um personagem da história de origem alemã. V. O primeiro levantamento estatístico que se tem registrado na história foi realizado por Heródoto. Assinale a alternativa que contém as alternativas verdadeiras. Alternativas: a) III e IV. b) I, II e IV. c) I, II e III. d) III, IV e V. e) II e III. Código da questão: 47589
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Existem diversas maneiras de elaboração de um banco de dados em linguagem R. Sobre esta característica, avalie as afirmativas a seguir. I. As estruturas de arranjos de dados em linguagem R são classificadas como escalares, vetores, matrizes, arrays, data frames e listas. II. Um banco de dados escalar em linguagem R tem dimensão de uma linha e várias colunas. III. Um banco de dados do tipo data frame pode possuir diversos tipos de variáveis. IV. Em linguagem R, as variáveis categóricas são classificadas como factor. V. Em linguagem R, denomina-se objeto qualquer elemento que possa ser atribuído a uma variável. São verdadeiras: Alternativas: a) I, II, IV e V, apenas. b) I, II e IV, apenas. c) IV e V, apenas. d) III e V, apenas. e) I, III, IV e V, apenas. Código da questão: 47614
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Leia e associe as duas colunas: I. Preparação dos dados para modelagem II. Treinamento e avaliação do modelo. III. Otimização do modelo escolhido. A. Busca aleatória pelos melhores hiperparâmetros de um modelo específico. B. Aplicação de um ou mais algoritmo de machine learning. C. Utiliza técnicas de engenharia de atributos para construir um conjunto de daos pronto para modelagem. Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas colunas: Alternativas: I – C; II – A; III – B. I – C; II – B; III – A. I – A; II – C; III – B. I – B; II – A; III – C. I – B; II – C; III – A. Código da questão: 61718
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A respeito da avaliação de modelos preditivos, é correto afirmar que: Alternativas: a) Os dados históricos devem ser divididos em subconjuntos distintos para fins experimentais. b) Uma mesma medida de desempenho pode ser aplicada em problemas de regressão e classificação. c) A avaliação é realizada sobre os dados de treinamento durante a otimização do modelo. d) A estimação ou classificação sobre novos dados é realizada antes da etapa de treinamento. e) A avaliação é realizada sobre os dados de treinamento em problemas de regressão. Código da questão: 61706
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Otimizar um modelo é uma etapa importante em projetos de ciência de dados. A respeito da otimização de modelos preditivos, é correto afirmar que: Alternativas: a) A base da classificação de dados é a otimização de modelos preditivos em um processo centrado na aprendizagem de dados. b) O desempenho de um modelo de classificação depende da otimização de hiperparâmetros realizada em conjunto com a regularização. c) O processo de otimização se caracteriza pela busca de parâmetros e hiperparâmetros ótimos em um conjunto pré-definido de modelos. d) O preditor de base é a referência do processo de otimização algorítmica, sendo responsável por predizer o desempenho dos modelos lineares. e) A otimização corresponde ao processo de melhora no desempenho preditivo, realizado antes da implantação do modelo em produção. Código da questão: 61713
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