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Ambicioso

1) Alguns itens para você nosso aluno que almeja desenvolver painéis de controles interativos e eficientes: Consultas, Tipos de Dados e Funções, estes são os principais componentes para o iniciar o desenvolvimento de seu Dashboard. O texto, exalta as premissas para se criar um dashboard, o desenvolver deverá saber quais "consultas" poderá realizar, os "tipos de dados" que irá utilizar e as "funções" de cada item. Reconheça e associe os itens que se integram as premissas para se criar um dashboard a esquerda com sua definição correspondente apresentados na coluna da direita. 1. Consultas I. São os itens que o administrador poderá utilizar para gerar gráficos, fazer consultas para discussão de monitoramentos e melhorias. 2. Tipos de Dados II. remete-nos a buscar estas informações em um determinado repositório, pode ser um simples tabela, grandes repositórios de dados, seja eles, servidores internos físicos na própria empresa ou Datalakes em nuvem que possuem capacidades de armazenamentos infinitos aos nossos olhos. 3. Funçoes III. São responsaveis por determinar que ações os itens irão desempenhar, seja, um botão interativo, uma, uma formula, uma logica, são importantes no desempenho de ação desenvolvida e escolhida pelo desenvolvedor do dashboard. A seguir, assinale a alternativa que contenha a sequência correta da associação.
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Durante a etapa de preparação de dados em um projeto de ciência de dados devem ser executadas atividades de busca por diversos tipos de inconsistências, tais como inconsistências de preenchimento e de formato, utilizando para isso funções em linguagens de programação como R e Python.Considerando a execução destas atividades na linguagem R, assinale a alternativa que traz funções que podem ser utilizadas para avaliar as inconsistências de preenchimento e formato, respectivamente.Alternativas:a)data.frame() e list().b)plot() e hist().c)library() e levels().d)levels() e str().e)str() e data.frame().
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Marcos é estudante de estatística e tem o hábito de registrar todas as notas obtidas ao longo da disciplina. Até agora, Marcos teve as seguintes notas: 89, 93, 93, 96 e 98. Por não ter estudado o suficiente, Marcos obteve nota 25 no último teste, que é um outlier dentro do conjunto das notas anteriores.Para quantificar o efeito da inclusão desta nota na sua média, Marcos construiu o seguinte código em linguagem R:dados1<-c(89,93,93,96,98)media1<-mean(dados1)media1dados2<-c(89,93,93,96,98,25)media2<-mean(dados2)media2media2-media1Após executar o código, assinale a alternativa que aponta corretamente o resultado da inclusão desta nota na média geral de Marcos.Alternativas:a)Haverá redução da média em mais de 10 pontos.b)A inclusão da nota não causará uma redução da média do conjunto de dados.c)Haverá redução da média em mais de 20 pontos.d)Haverá aumento da média em 5.5 pontos.e)A inclusão da média diminuirá a média em mais de 50 %.
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O enriquecimento de dados utilizando fontes externas é uma alternativa muito valiosa para empresas que necessitam de dados para determinadas aplicações, mas que não podem arcar com custos de novos processos de coleta de dados. Neste processo, a principal atividade executada para enriquecer as bases de dados é a aplicação de funções de cruzamentos de dados em linguagens de programação como R e Python. Assinale a alternativa que aponta exemplos de funções da linguagem R que executam o cruzamento de dados: Alternativas: a) mean, var e sd. b) data.frame, list e matrix. c) left_join, right_join, full_join e inner_join. d) boxplot e hist. e) ggplot e qplot.
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Diversos softwares de análise de dados como R e Python utilizam uma série de caracteres especiais como parte de sua linguagem, sendo utilizados como operadores para a realização de atividades associadas aos dados. Dessa forma, estes caracteres, assim como espaços entre palavras, devem ser evitados na nomenclatura de nomes de variáveis em conjuntos de dados a serem analisados. Neste contexto, considere a tabela abaixo que traz um conjunto de 5 observações de automóveis. Tabela de valor de compra de automóveis. Assinale a alternativa que traz o código em R que cria esta tabela utilizando nomes de colunas válidos na linguagem. Alternativas: a) data.frame(modelo%automovel=c(“A”, “B”, “C”, “D”, “E”), valor&automovel=c(50000, 42000, 39000, 45000, 85000)) b) data.frame(modelo-automovel=c(“A”, “B”, “C”, “D”, “E”), valor-automovel=c(50000, 42000, 39000, 45000, 85000)) c) data.frame(modelo_automovel=c(“A”, “B”, “C”, “D”, “E”), valor_automovel=c(50000, 42000, 39000, 45000, 85000)) d) data.frame(modelo*automovel=c(“A”, “B”, “C”, “D”, “E”), valor&automovel=c(50000, 42000, 39000, 45000, 85000)) e) data.frame(modelo=automovel=c(“A”, “B”, “C”, “D”, “E”), valorautomovel=c(50000, 42000, 39000, 45000, 85000))
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