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The idea of time blindness, or difficulty perceiving and
managing time, has spread across social media. While there is
no diagnosis for it, some people explain that, despite their best
efforts, they frequently lose track of time, underestimate or
overestimate how long tasks will take, show up late, and miss
deadlines.
Time blindness is a psychological phenomenon that nearly
everyone experiences from time to time, said Michael Manos,
at the Cleveland Clinic.
“Who doesn’t get completely occupied with a hobby or a
conversation they’re having with somebody, or some kind of
activity that is so interesting that it occupies attention, and it
takes attention away from other things that might be pressing?”
he said.
Not all experts agree, but some suggest that it could be a
limitation for some people.
Renae Beaumont, an associate professor of psychology in
clinical psychiatry, said time blindness and flow, a state of
intense focus in an activity that is engaging, enjoyable and
temporarily distracts from the passage of time, are different
phenomena.
“Flow is typically associated with positive emotions when
you’re doing something you enjoy, and you are able to shift to
a different task when you need to. Time blindness involves
getting stuck, losing track of time and typically having trouble
transitioning to a different task,” she said.
There is no clear consensus, but some researchers
consider time blindness to be an impairment in temporal
perception, or the way the brain experiences time.
Certain strategies may help people who struggle with time
perception and management, experts said.
Use digital reminders including alarms, timers and
calendars to keep track of appointments, dates and deadlines.
Washington Post. February 5, 2025. Adaptado.
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The idea of time blindness, or difficulty perceiving and
managing time, has spread across social media. While there is
no diagnosis for it, some people explain that, despite their best
efforts, they frequently lose track of time, underestimate or
overestimate how long tasks will take, show up late, and miss
deadlines.
Time blindness is a psychological phenomenon that nearly
everyone experiences from time to time, said Michael Manos,
at the Cleveland Clinic.
“Who doesn’t get completely occupied with a hobby or a
conversation they’re having with somebody, or some kind of
activity that is so interesting that it occupies attention, and it
takes attention away from other things that might be pressing?”
he said.
Not all experts agree, but some suggest that it could be a
limitation for some people.
Renae Beaumont, an associate professor of psychology in
clinical psychiatry, said time blindness and flow, a state of
intense focus in an activity that is engaging, enjoyable and
temporarily distracts from the passage of time, are different
phenomena.
“Flow is typically associated with positive emotions when
you’re doing something you enjoy, and you are able to shift to
a different task when you need to. Time blindness involves
getting stuck, losing track of time and typically having trouble
transitioning to a different task,” she said.
There is no clear consensus, but some researchers
consider time blindness to be an impairment in temporal
perception, or the way the brain experiences time.
Certain strategies may help people who struggle with time
perception and management, experts said.
Use digital reminders including alarms, timers and
calendars to keep track of appointments, dates and deadlines.
Washington Post. February 5, 2025. Adaptado.
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As tabelas, a seguir, foram criadas no banco de dados relacional para armazenar informações sobre vendas:
CREATE TABLE Clientes ( Cliente_ID INT PRIMARY KEY, Nome VARCHAR(100), Cidade VARCHAR(100), Estado CHAR(2) );
CREATE TABLE Pedidos ( Pedido_ID INT PRIMARY KEY, Cliente_ID INT, Data_Pedido DATE, Valor_Total DECIMAL(10,2), FOREIGN KEY (Cliente_ID) REFERENCES Clientes(Cliente_ID) );
A consulta SQL, a seguir, retorna quais resultados?
SELECT c.Nome, COUNT(p.Pedido_ID) AS Num_Pedidos, COALESCE(SUM(p.Valor_Total), 0) AS Total_Gasto FROM Clientes c LEFT JOIN Pedidos p ON c.Cliente_ID = p.Cliente_ID WHERE p.Data_Pedido >= '2025-02-01' GROUP BY c.Nome HAVING COUNT(p.Pedido_ID) >= 1;
CREATE TABLE Clientes ( Cliente_ID INT PRIMARY KEY, Nome VARCHAR(100), Cidade VARCHAR(100), Estado CHAR(2) );
CREATE TABLE Pedidos ( Pedido_ID INT PRIMARY KEY, Cliente_ID INT, Data_Pedido DATE, Valor_Total DECIMAL(10,2), FOREIGN KEY (Cliente_ID) REFERENCES Clientes(Cliente_ID) );
A consulta SQL, a seguir, retorna quais resultados?
SELECT c.Nome, COUNT(p.Pedido_ID) AS Num_Pedidos, COALESCE(SUM(p.Valor_Total), 0) AS Total_Gasto FROM Clientes c LEFT JOIN Pedidos p ON c.Cliente_ID = p.Cliente_ID WHERE p.Data_Pedido >= '2025-02-01' GROUP BY c.Nome HAVING COUNT(p.Pedido_ID) >= 1;
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A tabela a seguir contém informações sobre pedidos de clientes em uma loja. No entanto, essa tabela apresenta redundâncias e dependências parciais, indicando que não está normalizada.
| Pedido_ID | Cliente_Nome | Cliente_Endereço | Produto_Nome | Quantidade | Preço_Unitário |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | João Silva | Rua A, 123 | Produto A | 2 | 50,00 |
| 1 | João Silva | Rua A, 123 | Produto B | 1 | 30,00 |
| 2 | Maria Souza | Rua B, 456 | Produto A | 3 | 50,00 |
| 3 | Carlos Lima | Rua C, 789 | Produto C | 1 | 20,00 |
| 3 | Carlos Lima | Rua C, 789 | Produto B | 2 | 30,00 |
Considerando apenas as regras da 1ª e 2ª formas normais (1FN e 2FN), assinale a alternativa que apresenta a correta normalização da tabela apresentada.
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Uma empresa do setor financeiro deseja prever a cotação
diária de uma ação com base nos preços históricos. Para isso,
a equipe de ciência de dados decide utilizar técnicas de
modelagem de séries temporais.
A equipe analisou diferentes abordagens e encontraram os seguintes padrões nos dados:
• Os preços seguem uma tendência crescente ao longo do tempo; • Há um padrão sazonal, com aumentos e quedas recorrentes em períodos específicos; • Os valores atuais são fortemente influenciados pelos valores anteriores.
Com base nas características descritas, assinale a alternativa que apresenta a técnica de modelagem de séries temporais mais adequada para capturar esses padrões e gerar previsões precisas.
A equipe analisou diferentes abordagens e encontraram os seguintes padrões nos dados:
• Os preços seguem uma tendência crescente ao longo do tempo; • Há um padrão sazonal, com aumentos e quedas recorrentes em períodos específicos; • Os valores atuais são fortemente influenciados pelos valores anteriores.
Com base nas características descritas, assinale a alternativa que apresenta a técnica de modelagem de séries temporais mais adequada para capturar esses padrões e gerar previsões precisas.
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Em Python, a manipulação de arquivos é essencial para lidar
com grandes volumes de dados de forma eficiente. Um
Analista de Ciência de Dados precisa abrir, ler e processar um
arquivo de texto contendo dados tabulares.
Com base nos conceitos corretos de manipulação de arquivos
em Python, assinale a alternativa que apresenta a abordagem
correta para manipular arquivos.
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Uma plataforma de e-commerce deseja analisar automaticamente as avaliações deixadas pelos clientes nos produtos para determinar se são positivas ou negativas. Para isso, a equipe de ciência de dados está treinando um modelo de aprendizado de máquina para análise de sentimentos. Dado que as avaliações são textos não estruturados, a equipe experimentou diferentes métodos de representação vetorial para transformar os textos em formatos que o modelo pode processar. Após testar diferentes abordagens, eles obtiveram os seguintes resultados em um modelo de classificação de sentimentos:
| Representação Vetorial | Acurácia nos Dados de Treinamento |
Acurácia nos Dados de Teste |
|---|---|---|
| Bag of Words (BoW) | 95% | 70% |
| TF-IDF | 94% | 73% |
| Word2Vec (CBOW) | 90% | 80% |
| BERT (Transformers) | 89% | 88% |
Com base nos resultados apresentados, assinale a alternativa que descreve a melhor escolha de representação vetorial para este problema e sua justificativa.
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No ecossistema Python, diversas bibliotecas são amplamente
utilizadas para diferentes tarefas em ciência de dados,
aprendizado de máquina e processamento de linguagem
natural (PLN). Considerando as características e aplicações
dessas bibliotecas, assinale a alternativa que descreve a
funcionalidade principal de uma delas?
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Em aprendizado de máquina, underfitting (subajuste) e
overfitting (sobreajuste) são problemas que afetam o
desempenho dos modelos. Considerando as definições
apresentadas, assinale a alternativa que descreve a diferença
entre esses dois problemas.
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Uma empresa de e-commerce processa 10 milhões de
transações diárias e deseja identificar compras anômalas que
possam indicar fraude. Para lidar com esse grande volume de
dados, a equipe de ciência de dados decide utilizar o Apache
Spark para processar os dados de forma distribuída.
A equipe analisou um subconjunto de transações (em
dólares):
[35, 42, 38, 40, 1500, 37, 39, 41, 36, 2500, 43, 5000, 38, 44, 3700]
Utilizando o Spark SQL, calcularam a média e o desvio padrão amostral das compras. Um valor é considerado anomalia se estiver acima de 2 desvios padrão da média.
Em relação à situação proposta e à análise, assinale a alternativa que apresenta as transações que podem ser classificadas como anômalas.
[35, 42, 38, 40, 1500, 37, 39, 41, 36, 2500, 43, 5000, 38, 44, 3700]
Utilizando o Spark SQL, calcularam a média e o desvio padrão amostral das compras. Um valor é considerado anomalia se estiver acima de 2 desvios padrão da média.
Em relação à situação proposta e à análise, assinale a alternativa que apresenta as transações que podem ser classificadas como anômalas.
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