Questões de Concurso Público Petrobras 2022 para Ciência de Dados

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According to the text, handsets are essential for people because sometimes healthcare, education and social services are offered only through smartphones.

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In the sentence (thirteenth paragraph) “Yet, while some worry about how much time they spend on their handset, for millions of others they are a godsend.”, the word “Yet” is synonymous with However. 

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The only way Alex Dunedin connects electronically is via emails on his home computer.

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People who are giving up on their mobile devices believe they were spending too much time with being connected and they were missing their real lives because of that.

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It was when Dulcie Cowling was in the park with her two kids that she took her decision to ditch her smartphone and then she told her family and friends about it after Christmas.

Considering the previous text, judge the following item. 

In the sentence ‘They are blunting cognition and impeding productivity’ (ninth paragraph), the pronoun ‘They’ refers to the “nine out of 10 people in the UK who own a smartphone” (seventh paragraph).

Considering the previous text, judge the following item. 

Although there is a movement of people ditching their smartphones in order to have what they think is a better life quality, millions believe digital technology is essential to everyone’s lives. 

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In the last sentence of the last paragraph, the word “prickly” means peaceful.

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The War of the Worlds was a radio drama that told the real story of an invasion from Mars, panicking countless people.

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According to the text, the speculations about extraterrestrial life started in the late 1800s due to canal-like features observed on Mars.

Em um processo em que se utiliza a ciência de dados, o número de variáveis necessárias para a realização da investigação de um fenômeno é direta e simplesmente igual ao número de variáveis utilizadas para mensurar as respectivas características desejadas; entretanto, é diferente o procedimento para determinar o número de variáveis explicativas, cujos dados estejam em escalas qualitativas. 

Considerando esse aspecto dos modelos de regressão, julgue o item a seguir.

Para evitar um erro de ponderação arbitrária, deve-se recorrer ao artifício de uso de variáveis dummy, o que permitirá a estratificação da amostra da maneira que for definido um determinado critério, evento ou atributo, para então serem inseridas no modelo em análise; isso permitirá o estudo da relação entre o comportamento de determinada variável explicativa qualitativa e o fenômeno em questão, representado pela variável dependente.

As métricas de avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, que é um componente integrante de qualquer projeto de ciência de dados, destinam-se a estimar a precisão da generalização de um modelo sobre os dados futuros (não vistos ou fora da amostra). Dentre as métricas mais conhecidas, estão a matriz de confusão, precisão, recall, pontuação, especificidade e a curva de características operacionais do receptor (ROC).
Acerca das características específicas dessas métricas, julgue o próximo item. 

A matriz de confusão a seguir apresenta três rótulos de classe; os elementos diagonais representam o número de pontos para os quais o rótulo previsto é igual ao rotulo verdadeiro, enquanto qualquer coisa fora da diagonal teve um rótulo atribuído erroneamente pelo classificador. Quanto menores forem os valores diagonais da matriz de confusão, melhor o modelo adotado. 

As métricas de avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, que é um componente integrante de qualquer projeto de ciência de dados, destinam-se a estimar a precisão da generalização de um modelo sobre os dados futuros (não vistos ou fora da amostra). Dentre as métricas mais conhecidas, estão a matriz de confusão, precisão, recall, pontuação, especificidade e a curva de características operacionais do receptor (ROC).

Acerca das características específicas dessas métricas, julgue o próximo item.

As curvas ROC a seguir mostram a taxa de especificidade (verdadeiros positivos) versus a taxa de sensibilidade (falsos positivos) do modelo adotado; a linha tracejada é a linha de base da métrica de avaliação e define uma adivinhação aleatória.  

 

Julgue o próximo item, considerando o gráfico precedente, que representa as regiões de overfitting e de underfitting, permitindo uma avaliação do relacionamento da complexidade do modelo de aprendizagem de máquina adotado, com o erro de predição. 

A região do gráfico entre as duas curvas, indicada pela letra B, mostra a região de erro de generalização para o modelo de aprendizado de máquina. 

Julgue o próximo item, considerando o gráfico precedente, que representa as regiões de overfitting e de underfitting, permitindo uma avaliação do relacionamento da complexidade do modelo de aprendizagem de máquina adotado, com o erro de predição. 

O Set de Treinamento é usado para qualificar o desempenho do modelo, enquanto o Set de Validação é utilizado para criar o modelo de aprendizado de máquina.

Julgue o próximo item, considerando o gráfico precedente, que representa as regiões de overfitting e de underfitting, permitindo uma avaliação do relacionamento da complexidade do modelo de aprendizagem de máquina adotado, com o erro de predição. 

Considerando que a variância é um erro de sensibilidade para pequenas flutuações no conjunto de treinamento, infere-se que um baixo nível de variância pode fazer que o algoritmo associado a um modelo de aprendizado de máquina perca as relações relevantes entre os atributos de entrada e a variável de saída, caracterizando o erro de overfitting, percebido na região à direita do ponto A.

Julgue o próximo item, considerando o gráfico precedente, que representa as regiões de overfitting e de underfitting, permitindo uma avaliação do relacionamento da complexidade do modelo de aprendizagem de máquina adotado, com o erro de predição. 

Quando se verifica um alto erro no treinamento com valor próximo ao erro na validação, percebido na região à esquerda do ponto A, tem-se um clássico problema de underfitting, caracterizado pelo alto valor do bias. 

Com base nos dados dessa tabela, julgue o próximo item.

Uma forma de melhorar o modelo de regressão linear para a situação em questão é utilizar o modelo de regressão logística, uma vez que a variável dependente se apresenta de forma quantitativa.  

Com base nos dados dessa tabela, julgue o próximo item.

Pelo modelo de regressão linear simples, a equação que expressa o relacionamento ajustado entre a variável y em função de x é  em que α é uma constante.

Uma árvore de decisão representa um determinado número de caminhos possíveis de decisão e os resultados de cada um deles, apresentando muitos pontos positivos, ou seja, são fáceis de entender e interpretar. Elas têm processo de previsão completamente transparente e lidam facilmente com diversos atributos numéricos, assim como atributos categóricos, podendo até mesmo classificar dados sem atributos definidos.

De acordo com os aspectos construtivos de uma árvore de decisão, julgue o item a seguir.

Se o processo adotado para a construção de árvores de decisão for determinístico, uma forma de obtenção de árvores aleatórias, que compõem as florestas aleatórias, pode ser realizada por meio do bootstrap dos dados, em que cada árvore é treinada com base no resultado de bootstrap_sample (inputs).