Acerca de UX (user experience), julgue os itens seguintes.

No UX writing, a “voz da marca” projeta características de uma personalidade real, normalmente a do proprietário ou presidente da empresa.

Julgue os itens que se seguem, relativos a storytelling.

Em uma storytelling, o clímax corresponde ao momento em que o cliente efetivamente percebe a solução ofertada pela empresa como a ideal para suas necessidades.

Julgue os itens que se seguem, relativos a storytelling.

Ao utilizar storytelling como estratégia de vendas, deve-se evitar a inserção de conflitos na narrativa, sob o risco de redução do engajamento do consumidor.

A respeito de transformação digital, julgue os itens a seguir.

O Brasil desenvolve políticas públicas destinadas à ampliação do acesso da população à Internet e às tecnologias digitais, um dos requisitos para a promoção da transformação digital.

Em relação às metodologias ágeis na gestão de projetos, julgue os itens que se seguem.

Na prática, não há diferenciação entre a metodologia Scrum e o Kanbam em relação à gestão de projetos.

No que concerne a inovação e design thinking, julgue os itens a seguir.

A técnica de brainstorming, ou tempestade de ideias, tem sido evitada nos processos relacionados à inovação, visto que favorece a diminuição dos níveis criativos das propostas de solução.

No que concerne a inovação e design thinking, julgue os itens a seguir.

O design thinking pode ser realizado conforme preceitos e procedimentos previamente definidos, a partir de processos e sistemáticas próprios.

Julgue os itens subsequentes, relativos à visualização de dados.

Dashboards interativos permitem aos usuários explorar os dados em diferentes níveis de detalhe, facilitando a análise e a tomada de decisões.

Acerca de análise quantitativa, julgue os itens que se seguem.

A utilização de técnicas de análise quantitativa, como análise de séries temporais, pode revelar informações relevantes e tendências futuras acerca de determinado conjunto de dados.

Julgue os próximos itens, a respeito de machine leaning.

Os algoritmos de regressão linear, por minimizarem a soma dos resíduos quadrados para ajustar os coeficientes, são sensíveis a outliers, que podem distorcer os coeficientes e comprometer a previsão do modelo.