Julgue os itens subsequentes, relativos à visualização de dados.

Gráfico de pizza é a melhor escolha para a visualização de grandes conjuntos de dados complexos.

Julgue os itens subsequentes, relativos à visualização de dados.

Gráficos de barras são adequados para comparar diferentes categorias de dados.

Julgue os itens subsequentes, relativos à visualização de dados.

A escolha das cores em um gráfico tem pouca influência na interpretação dos dados.

Em relação a manipulação e limpeza de dados, julgue os itens a seguir.

A transformação de dados categóricos utilizando codificação one-hot sempre reduz a dimensionalidade do conjunto de dados.

Em relação a manipulação e limpeza de dados, julgue os itens a seguir.

A normalização dos dados é importante na preparação de dados para modelos de aprendizado de máquina, pois garante que todas as variáveis estejam na mesma escala, independentemente de sua importância no modelo.

Em relação a manipulação e limpeza de dados, julgue os itens a seguir.

Local outlier factor é uma técnica de detecção de outliers que mede a anomalia de um dado com base na densidade local dos seus vizinhos.

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

No que se refere à compreensão de conceitos subjetivos, a análise quantitativa é mais adequada que a qualitativa.

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

Amostras maiores tendem a fornecer estimativas mais precisas dos parâmetros de determinada população.

Julgue os próximos itens, a respeito de machine leaning.

A biblioteca Scikit-learn é amplamente utilizada para aprendizado de máquina em Python, mas não é especializada em processamento de linguagem natural nem oferece suporte robusto para redes neurais profundas.

Julgue os próximos itens, a respeito de machine leaning.

Árvores de decisão são técnicas de modelagem preditiva que particionam iterativamente os dados em subconjuntos homogêneos baseados em variáveis explicativas.