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Para o treinamento de um modelo de machine learning, foram realizados 16 experimentos, cujos tempos de execução (em segundos) registrados foram os seguintes: 100, 111, 123, 100, 178, 101, 102, 117, 300, 121, 123, 124, 165, 250, 55, 104. A partir desse dataset, foi plotado o gráfico a seguir.
Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
O gráfico permite inferir que não há outliers; logo, todos os valores estão dentro da média esperada para os dados.
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Para o treinamento de um modelo de machine learning, foram realizados 16 experimentos, cujos tempos de execução (em segundos) registrados foram os seguintes: 100, 111, 123, 100, 178, 101, 102, 117, 300, 121, 123, 124, 165, 250, 55, 104. A partir desse dataset, foi plotado o gráfico a seguir.
Com base nessas informações, julgue os próximos itens.
O diagrama box plot apresentado indica que 50% dos tempos de execução estão abaixo de 119 s, o que corresponde à mediana.
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Acerca de governança de dados, julgue os itens que se seguem.
A transformação de valores numéricos de um atributo quantitativo para outro valor numérico pode ser realizada por meio de funções matemáticas simples, como logarítmica, inverso e módulo, porém, essa transformação só pode ser feita por meio da normalização escalar, isto é, a padronização (Z-score) é inadequada para esse fim.
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Acerca de governança de dados, julgue os itens que se seguem.
No método do Z-score, um valor é considerado um outlier se seu Z-score for superior a 3 ou inferior a -3.
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Acerca de governança de dados, julgue os itens que se seguem.
No mecanismo MCAR (missing completely at random), a ausência de um valor ocorre de maneira completamente aleatória, ou seja, a probabilidade de ausência não depende da própria variável nem de qualquer outro atributo do conjunto de dados.
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Acerca de governança de dados, julgue os itens que se seguem.
A distinção entre os mecanismos de ausência de dados é essencial para a análise da qualidade de dados; no caso de uma ausência classificada como MAR (missing at random), a probabilidade de um valor estar ausente depende exclusivamente da própria variável ausente, mas não de outras variáveis do conjunto de dados.
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Acerca de governança de dados, julgue os itens que se seguem.
O CDO (chief data officer) é responsável por definir e executar estratégias para a governança, a qualidade e o uso dos dados em diversas áreas, experimentos científicos, gestão operacional e tomada de decisão estratégica, o que garante que as informações sejam organizadas e utilizadas de forma eficiente para gerar inovação e valor para a instituição.
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Acerca de governança de dados, julgue os itens que se seguem.
A linhagem de dados (data lineage) refere-se ao rastreamento completo do ciclo de vida dos dados, com entradas, saídas, regras aplicadas e transformações realizadas, e é útil para a depuração de problemas em fluxos de processamento.
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Acerca de governança de dados, julgue os itens que se seguem.
De acordo com o DAMA-DMBOK (2017), a governança de dados é responsável por garantir a execução direta das atividades de gerenciamento de dados, inclusive a aplicação de métricas, políticas e ferramentas para assegurar sua qualidade e conformidade.
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Julgue os próximos itens, relativos a aprendizado de máquina.
No algoritmo random forest, cada árvore de decisão é treinada com um subconjunto diferente de variáveis, mas todas utilizam exatamente o mesmo conjunto de observações, para garantir que a variância do modelo seja reduzida sem comprometer o viés.
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