Relativamente aos conceitos de CRISP-DM, MLOps e Python, jul...

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Q3257493 Banco de Dados

Relativamente aos conceitos de CRISP-DM, MLOps e Python, julgue o seguinte item.


No CRISP-DM, a etapa de data understanding inclui a construção e a validação de modelos preditivos, garantindo que os resultados estejam alinhados aos objetivos do negócio. 

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A etapa de entendimento de dados (Data Understanding) é uma fase do processo de ciência de dados que consiste em analisar os dados disponíveis para resolver um problema.

O que é o Data Understanding?

É uma etapa fundamental para evitar problemas inesperados na preparação de dados . Permite determinar a qualidade dos dados . Verifica se os dados podem ajudar a resolver o problema definido na etapa anterior . Permite compreender as características e o formato de cada variável . Permite identificar variáveis que possivelmente não serão necessárias na modelagem

Como é feita a etapa de Data Understanding?

Acessar os dados e explorá-los usando tabelas e gráficos. Descrever os resultados das etapas na documentação do projeto. Entender características e formato de cada variável. Identificar variáveis que possivelmente não serão necessárias na modelagem .

Outros passos do processo de ciência de dados: Compreensão do negócio, Preparação de dados, Modelagem, Avaliação, Implantação

A fase de entendimento de dados do CRISP-DM envolve olhar mais atentamente os dados disponíveis para mineração. Esse passo é essencial para evitar problemas inesperados durante a etapa seguinte, a preparação de dados, que é normalmente a parte mais longa de um projeto.

O CRISP-DM é composto por seis fases principais:

  • 1. Entendimento do Negócio: Conhecer os objetivos e requisitos do projeto de mineração de dados no contexto do negócio.
  • 2. Entendimento dos Dados (data understanding): Coletar e explorar dados para entender suas características essenciais.
  • 3. Preparação dos Dados: Seleção, limpeza e formatação dos dados para análise.
  • 4. Modelagem: Aplicação de técnicas de mineração para criar modelos que descrevem ou predizem.
  • 5. Avaliação: Verificação dos modelos em relação aos objetivos de negócio e decisão sobre o próximo passo.
  • 6. Implantação: Implementação do modelo no ambiente de produção.

Ou seja, a etapa de entendimento dos dados não envolve a construção do modelo nem a validação.

GABARITO: ERRADO

Até inglês tá caindo, pai. É bom a rapaziada "se coçar" com pelo menos o básico. rs

Entendimento dos Dados : Coletar os dados e entender suas características.

CRISP- DM: É um modelo de processo amplamente utilizado na área de mineração de dados e análise de dados. Ele fornece uma estrutura passo a passo para guiar as organizações através do processo de mineração de dados de maneira sistemática e organizada. É composto por 6 fase:

  1. Entendimento do Negócio: Requisitos do projeto são definidos;
  2. Entendimento do dados (data understanding): Os dados disponíveis são coletados e explorados;
  3. Preparação dos dados: Os dados são limpos, transformados e processados;
  4. Modelagem: Os modelos de mineração de dados são selecionados;
  5. Avaliação: Os modelos são avaliados quanto ao seu desempenho e eficácia;
  6. Implantação: Os resultados de análise são incorporados ao ambiente de produção.

Por fim, CRISP-DM oferece uma abordagem estruturada para a execução de projetos de mineração de dados, auxiliando as organizações a tomar decisões embasadas em dados e extrair insights de suas informações.

Corrijam-me se estiver errado.

Acredito que o item se refira à fase de MODELAGEM /CONSTRUÇÃO DO MODELO, e não ao ENTENDIMENTO DOS DADOS(Data Understanding)

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