Você é um analista de tecnologia da informação do Ministério Público do Estado do Paraná e está analisando o desempenho de diferentes servidores (computadores) em termos de tempo de resposta. Os tempos de resposta (em milissegundos) dos servidores A e B foram registrados em uma amostra de 10 medições. Os dados são os seguintes:

Servidor A: 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75.

Servidor B: 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65.

Com base nesses dados, você deve escolher a medida de dispersão mais adequada para comparar a consistência dos tempos de resposta dos dois servidores. Diante disso, você deve

Assinale a alternativa que NÃO corresponde a um conceito ou característica das distribuições de frequências: absoluta, relativa ou acumulada.

Sobre o diagrama boxplot, seus componentes e funções, assinale a alternativa correta.

Em relação ao Design Thinking, analise as assertivas e assinale a alternativa correta.

I. A fase de empatia no Design Thinking envolve a coleta de dados quantitativos para entender os usuários e suas necessidades.

II. A fase de ideação é caracterizada pela geração de um grande número de ideias sem julgamento, visando encontrar soluções inovadoras para o problema identificado.

III. Prototipagem no Design Thinking significa criar versões finais do produto para validar a solução com os usuários.

IV. O Design Thinking é uma abordagem linear que segue uma sequência fixa de etapas desde a definição do problema até a implementação da solução.

Acerca da análise de agrupamentos (clusterização), analise as assertivas e assinale a alternativa correta.

I. O algoritmo K-means é uma técnica de clusterização hierárquica que agrupa dados em K clusters de acordo com a proximidade dos dados.

II. Na clusterização, a medida de similaridade pode ser baseada na distância euclidiana, mas outras medidas, como a distância de Manhattan, também são utilizadas.

III. A clusterização é sempre um método supervisionado, no qual os grupos são previamente definidos e rotulados.

IV. O algoritmo DBSCAN é capaz de identificar clusters de formas arbitrárias e detectar outliers.

A respeito de aprendizado de máquina, é correto afirmar que

Sobre técnicas para pré-processamento de dados, analise as assertivas e assinale a alternativa correta.

I. A normalização de dados, no contexto do pré-processamento de dados, é uma técnica que visa reduzir a redundância e a dependência dos dados, organizando-os em tabelas relacionais.

II. A técnica de discretização transforma dados contínuos em um número finito de intervalos ou categorias.

III. A imputação de dados faltantes pode ser realizada substituindo valores ausentes pela média, mediana ou moda dos dados existentes.

IV. A detecção de outliers é um processo que identifica e trata valores que estão fora do padrão normal dos dados, podendo impactar negativamente a análise.

No que se refere a Big Data, assinale a alternativa correta.

Em relação à mineração de dados, assinale a alternativa INCORRETA.

Considerando os conceitos de Business Intelligence (BI), informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.

( ) O processo de Extração, Transformação e Carga (Extract, Transform and Load – ETL) é uma etapa fundamental no Business Intelligence, pois prepara os dados brutos para análise.

( ) O OLAP (Processamento Analítico Online) permite a análise de dados multidimensionais e é essencial para a realização de consultas complexas e rápidas.

( ) A mineração de dados (Data Mining) no BI é utilizada apenas para descobrir padrões históricos nos dados, não podendo prever tendências futuras.

( ) Dashboards de BI fornecem visualizações interativas e em tempo real, facilitando a tomada de decisões baseadas em dados.