Um analista está trabalhando em um projeto que envolve a análise de dados sobre micro e pequenas empresas no Brasil. Seu objetivo é construir um dashboard no Power BI que mostre a evolução dos negócios em diferentes setores, com métricas como faturamento, número de empregados, e taxa de sobrevivência das empresas ao longo dos anos. Os dados estão armazenados em um banco de dados relacional SQL.

Com base nessa situação hipotética, assinale a opção em que é descrita a abordagem mais eficiente para configurar o Power BI, com a utilização de SQL, de forma que o dashboard seja otimizado para desempenho e atualizado regularmente com novos dados.

Assinale a opção que apresenta corretamente a consulta SQL que retornará a média de salários por departamento de uma empresa, considerada uma tabela  com colunas  

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    Um profissional de dados foi encarregado de criar um dashboard em Qlik Sense que deverá exibir métricas de vendas por região e por produto em tempo real. Os dados estão armazenados em um banco de dados relacional SQL. Para garantir a melhor performance e a integridade das informações, esse profissional deve considerar como o Qlik Sense se conecta ao banco de dados e como as consultas SQL são estruturadas.

Tendo como referência a situação hipotética apresentada, assinale a opção em que é descrita a abordagem mais eficiente e correta para a consulta dos dados na construção desse dashboard. 

     Um cientista de dados foi encarregado de criar um dashboard para a equipe de vendas da empresa cujo objetivo é monitorar em tempo real as métricas de desempenho, como volume de vendas, receita e número de clientes novos por região. Os dados estão armazenados em um banco de dados SQL, e esse profissional deverá integrar essas consultas SQL no processo de criação do dashboard.

Considerando a situação hipotética apresentada, assinale a opção em que é descrita a abordagem mais eficiente para garantir que o dashboard seja atualizado em tempo real e que as consultas SQL sejam otimizadas para melhor performance.

    Um analista foi encarregado de criar um dashboard que mostre a evolução das vendas trimestrais de uma empresa que utiliza tanto Power BI quanto Qlik Sense e armazena seus dados em um banco de dados SQL. O analista precisa extrair os dados trimestrais de 2023 e criar um dashboard interativo que permita aos usuários filtrar por categoria de produto e região.

Nessa situação hipotética, o referido analista deverá escrever uma consulta SQL para extrair os dados trimestrais de 2023 e criar um dashboard no

        Um cientista de dados é responsável por criar dashboards interativos para uma empresa que pretende monitorar suas vendas e seu desempenho financeiro. A empresa utiliza tanto o Power BI quanto o Qlik Sense para diferentes departamentos. O cientista de dados precisa criar um dashboard que permita aos usuários filtrar dados por região, produto e período de tempo, além de incluir gráficos de linha, barras e mapas interativos.

Considerando a situação hipotética apresentada, assinale a opção correta em relação às capacidades do Power BI e do Qlik Sense para atender aos requisitos mencionados.

    Um analista está criando um dashboard no Power BI para visualizar as vendas mensais de uma empresa e necessita criar uma medida que calcule a média móvel de 3 meses de vendas.

Nessa situação, a fórmula DAX mais adequada para a tarefa mencionada é 

    Um cientista de dados precisa analisar o comportamento de compra dos clientes na base de dados descrita no texto 14A3. O objetivo dessa análise é calcular o valor total gasto por cliente em pedidos feitos no mês anterior ao atual.

Com base nessa situação hipotética, assinale a opção em que consta o comando que executará corretamente o cálculo requerido. 

    Caso um cientista de dados precise extrair, transformar e analisar grandes volumes de dados em um banco de dados relacional, usando SQL, a prática mais recomendável para garantir que as operações de análise sejam eficientes e precisas consiste em

Em relação aos conceitos do algoritmo k-means, julgue os itens a seguir.

I É importante continuar as iterações do algoritmo k-means até que a mudança na posição dos centroides entre as iterações seja menor que um limite predefinido.

II No coeficiente de silhueta, quanto mais próximo o coeficiente estiver de 1, menor a distância entre os clusters; 0 indica que os dados podem estar no cluster errado; valores negativos sugerem que o ponto está na borda.

III Apesar de um maior número clusters sempre reduzir o SSE (sum of squared errors), isso não significa que mais clusters sempre sejam melhores, pois um número muito grande de clusters pode levar a overfitting do modelo.

Assinale a opção correta. 

    Em aprendizado de máquina, especialmente em algoritmos de árvores de decisão, é fundamental avaliar como os dados são organizados e classificados em diferentes níveis da árvore. Três conceitos-chave que auxiliam na construção e otimização dessas árvores são o gini impurity, a entropy e o information gain. A respeito desses conceitos, julgue os itens a seguir.

I Gini impurity mede a redução da entropy após a divisão de um conjunto de dados com base em um atributo.

II Entropy mede a quantidade de incerteza ou impureza no conjunto de dados.

III Information gain mede a probabilidade de uma nova instância ser classificada incorretamente, com base na distribuição de classes no conjunto de dados.

Assinale a opção correta.

Se N for uma variável aleatória que siga uma distribuição normal com média igual a 10 e desvio padrão igual a 5 e se Z =, então a probabilidade de ocorrência do evento “Z = 1,96” será igual a