As técnicas de aprendizado supervisionado estão baseadas na determinação de modelos capazes de otimizar o mapeamento entre entradas e saídas de um conjunto de dados. Por vezes, o processo de treinamento pode gerar modelos muito complexos que “aprendem” o ruído existente nos conjuntos de dados, caracterizando o fenômeno de sobreajuste ou overfitting.

Um método que pode ajudar a mitigar a ocorrência do overfitting consiste em

I. dividir o conjunto de dados em k partes;

II. utilizar uma das partes para teste e as outras k-1 para treinamento;

III. repetir o processo para cada uma das k partes do conjunto de dados; e

IV. avaliar a média das métricas de performance para o modelo.

O método acima é chamado de

Um analista da área de tecnologia da informação recebeu um conjunto de dados sobre o consumo de energia elétrica de indústrias no formato de distribuição de frequência.

Assinale a opção que indica o tipo de gráfico mais adequado para representar essa distribuição de frequência.

Uma empresa decidiu utilizar o Power BI para poder gerenciar melhor os seus dados. Dessa forma, contratou um especialista para criar um dashboard com o objetivo de melhorar a visualização de seus negócios.

Sobre as a construção de dashboards, assinale a afirmativa correta.

Os modelos preditivos são algoritmos de aprendizado de máquina projetados para analisar dados históricos e identificar padrões ou relações entre variáveis que possam ser usados para fazer previsões sobre eventos futuros ou tomar decisões automatizadas. Entre eles, há um modelo que tenta classificar cada amostra de um conjunto de dados avaliando sua distância em relação aos vizinhos mais próximos. Nesse modelo, se os vizinhos mais próximos forem majoritariamente de uma classe, a amostra em questão será classificada nesta categoria. É correto afirmar que o modelo é o

Os outliers geralmente representam dados com valores absurdos que representam erro nos dados coletados. Analise o seguinte código em Python:

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats

data = {'A':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,1000]}
df = pd.DataFrame(data)
z_scores = np.abs(stats.zscore(df['A']))
threshold = 3
outlier_indices = np.where(z_scores) > threshold) [0]
clean_df = df.drop(outlier_indices)

É correto afirmar que a variável “clean_df” armazena

O sistema de arquivos baseado em Java que oferece armazenamento de dados escalável e confiável para Data Lake é conhecido como

Ao avaliar o desempenho organizacional, a análise de métricas específicas é fundamental para monitorar e medir o progresso em relação aos objetivos estratégicos. Qual termo é comumente associado a essas métricas no contexto de Business Intelligence (BI)?