Um levantamento com 100 crianças sobre a idade em que completaram a alfabetização e a renda média familiar obteve os seguintes resultados:

Idade em que completo a alfabetização (anos)	Quantitativo	Renda Familiar Média
5	7	R$ 6.500,00
6	35	R$ 5.000,00
7	25	R$ 3.500,00
8	20	R$ 3.200,00
9	10	R$ 2.850,00
10	3	R$ 2.750,00

De acordo com o levantamento, é correto afirmar que

Uma pesquisa em uma região do Brasil revelou que o intervalo de confiança de 95% da renda média da população local é de R$ 3.500,00 a R$ 4.200,00.
De acordo com a pesquisa é correto afirmar que

Dois dados honestos de seis faces, numeradas de 1 a 6, são lançados independentemente.
Considere os seguintes eventos:
A - O resultado do primeiro dado é par.
B - A soma dos resultados dos dois dados é par.
C - O resultado do primeiro dado é maior ou igual a 2.
D - A soma dos resultados dos dois dados é igual a 7.
Com base nos eventos descritos, é correto afirmar que

Sejam A e B dois eventos de um mesmo espaço amostral, tais que P(A) > 0 e P(B) > 0. De acordo com a teoria da probabilidade, analise os itens a seguir.
I. Se P(A) + P(B) > 1, então P(A ∩ B) > 0.
II. Se P(A ∪ B) = P(A) + P(B), então A e B não são independentes.
III. P(A|B)P(B) = P(B|A)P(A)
Está correto o que se afirma em

Projetos relacionados à inteligência de dados geralmente envolvem elaboração de modelos que simplifiquem datasets de alta dimensionalidade, permitindo identificação e extração de informação de maior significância. Nesse contexto, diversas ferramentas e métodos utilizados para esses fins se fundamentam em conceitos basilares de álgebra linear, tais como autovalores, autovetores e normas.
Considerando que uma matriz quadrada A de ordem n×n possui autovalores reais distintos λ1, λ2, ..., λn e matriz dos respectivos autovetores à direita unitários V=[v1, v2, ..., vn], e ainda um vetor coluna unitário u de ordem n, tem-se que

Uma curva S é formada pela interseção do plano z = ¾ x com o cilindro elipsoidal reto x ²/16 + y ²/9 = 1 para todo z.
Sua área é

No âmbito das tecnologias para Big Data, o Apache Hadoop e o Apache Spark apresentam características distintas de execução e tolerância a falhas.
Analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) O Hadoop MapReduce grava dados intermediários em disco entre as fases de Map e Reduce, enquanto o Spark processa e retém dados preferencialmente na memória RAM.
( ) No Apache Spark, as transformações disparam imediatamente a computação física no cluster, enquanto as ações apenas registram as etapas no Grafo Acíclico Dirigido (DAG).
( ) A tolerância a falhas no HDFS ocorre pela replicação de blocos em múltiplos nós, enquanto no Spark ela se baseia no histórico de linhagem (lineage) para reconstituir partições perdidas.
As afirmativas são, respectivamente,

Um analista recebeu um arquivo com registros de atendimentos contendo colunas de datas, categorias e valores numéricos, alguns deles ausentes. Ele precisa selecionar os registros que atendam a determinadas condições, tratar os valores ausentes de forma distinta em cada coluna e calcular estatísticas resumidas dos valores numéricos para cada categoria. Assinale a opção que apresenta a estrutura de dados mais apropriada para realizar, de forma integrada, operações de filtragem de registros, tratamento de valores ausentes por coluna e agrupamento com agregação.

Uma equipe de ciência de dados está estruturando a entrega de seus resultados: um aplicativo interativo para stakeholders não técnicos, gráficos estatísticos para relatórios e rotinas de agregação de dados compartilhadas com uma equipe parceira que trabalha em R.
Sobre as ferramentas envolvidas, considere as afirmativas a seguir.
I. O Streamlit permite transformar um script de análise em Python em uma aplicação web interativa, sem exigir do desenvolvedor conhecimento de HTML, CSS ou JavaScript.
II. O Seaborn é uma biblioteca de visualização estatística independente do Matplotlib, funcionando sem depender de sua infraestrutura de renderização de gráficos.
III. O agrupamento de dados por uma variável categórica, seguido do cálculo de estatísticas resumidas, obtido em R com group_by() e summarise() do pacote dplyr, tem equivalente funcional em Python por meio do método groupby() do Pandas, combinado a funções de agregação.
Está correto o que se afirma em:

Uma equipe de Ciência de Dados da DATAPREV avalia frameworks de deep learning para dois projetos: um de pesquisa exploratória, com necessidade de depurar a arquitetura da rede a cada iteração, e outro já validado, a ser levado a produção com pipeline de treinamento reprodutível.
Avalie as afirmativas a seguir.
I. O PyTorch utiliza grafos de computação dinâmicos, construídos durante a própria execução do código, o que facilita a depuração incremental do modelo, já que cada operação pode ser inspecionada logo após ser executada.
II. O ecossistema do TensorFlow oferece ferramentas nativas voltadas à implantação de modelos em diferentes ambientes de produção, como servidores dedicados e dispositivos com recursos computacionais limitados.
III. O uso de grafos de computação dinâmicos pelo PyTorch impede que modelos desenvolvidos nesse framework sejam utilizados para inferência em sistemas implantados para usuários finais.
Está correto o que se afirma em