2. Questões de Concurso

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Os bancos de dados NoSQL são úteis no dia a dia da PPSAe na relação com clientes e sociedade. Eles são classificados pelos modelos de dados que eles suportam. Selecione a alternativa que indica um banco de dados orientado a grafos: 
No aprendizado de máquina, especialmente em modelos de regressão, é comum enfrentar o problema de overfitting, onde o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, capturando ruídos e padrões irrelevantes. Para mitigar esse problema e melhorar a capacidade de generalização do modelo, algumas técnicas de regularização podem ser empregadas. Qual técnica de regularização adiciona uma penalidade proporcional ao valor absoluto dos coeficientes no cálculo da função de custo? 
Avalie as seguintes sentenças em relação à análise e visualização de dados, empregando o Microsoft Power BI e o Sistema R, que é uma linguagem e um ambiente para gráficos e computação estatística:
I.Avaliação de outliers, empregando o sistema R pode ser apoiada pelo uso do gráfico O3 (Overview Of Outliers), que mostra quais casos são identificados frequentemente como outliers , quais são identificados em dimensões únicas e quais são identificados apenas em dimensões superiores.
II.O sistema R permite a construção de gráficos com o pacote shiny e criação de dashboards interativos exclusivamente com o pacote ggplot2.
III.Na construção de dashboards em Microsoft Power BI Desktop, é possível usar o R para visualizar seus dados.
Estão corretas as afirmativas: 
Em conjuntos de dados, é comum deparar-se com valores faltantes, que podem surgir por diversas razões, como erros na coleta, falhas de registro ou respostas omitidas. A presença desses valores pode comprometer a qualidade das análises e a eficácia dos modelos preditivos. Portanto, é essencial aplicar técnicas adequadas para lidar com essas lacunas de maneira eficaz. Qual técnica é apropriada para lidar com valores faltantes em um conjunto de dados? 
Para avaliar a eficácia de modelos de regressão, diversas métricas são utilizadas para quantificar a precisão das previsões em relação aos valores reais. A escolha da métrica adequada depende do contexto e dos objetivos específicos da análise. Compreender as características de cada métrica é essencial para interpretar corretamente o desempenho do modelo e realizar comparações apropriadas entre diferentes abordagens. Qual das seguintes opções é uma métrica comumente usada para avaliar modelos de regressão? 
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