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Últimas perguntas e respostas ao exame Python PCED, 2025 Atualização | SPOTO

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Pergunta #1
Por que a normalização dos dados é importante no pré-processamento de dados?
A.
B. Garante que todos os recursos tenham o mesmo ScalECorrect
C. dificulta a interpretação dos dados
D. Isso diminui o processo de análise de dados
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Resposta correta: B
Pergunta #2
Qual das seguintes bibliotecas Python é comumente usada para manipulação e análise de dados?
A. Pandascorrect
B. Matplotlib
C. Numpy
D. Scikit-Learn
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Resposta correta: A
Pergunta #3
Qual medida da tendência central é influenciada por outliers em um conjunto de dados?
A. MeanCorrect
B. mediana
C. modo
D. Range
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Resposta correta: A
Pergunta #4
Qual é o objetivo do pré-processamento de dados em um fluxo de trabalho de análise de dados?
A. para tornar os dados mais difíceis de analisar
B. para remover o ruído e informações irrelevantes
C. para aumentar a complexidade computacional
D. Para desacelerar o processo de análise de dados
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Resposta correta: B
Pergunta #5
Ao lidar com dados ausentes em um conjunto de dados, qual é uma abordagem comum para lidar com isso?
A. Preenchendo valores ausentes com a média do columnCorrect
B. Removendo a linha inteira com dados ausentes
C. Preenchendo valores ausentes com um número aleatório
D. ignorando os valores ausentes
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Resposta correta: A
Pergunta #6
Qual das alternativas a seguir não é uma ferramenta comumente usada para aquisição e pré-processamento de dados?
A. Python
B. SQL
C. Excel
D. tableaucorrect
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Resposta correta: D
Pergunta #7
Qual é o objetivo principal da visualização de dados no campo da análise de dados?
A.
B. para comunicar insights e tendências em dados efetivamente
C. Para confundir o público com gráficos complexos
D. simplesmente representar dados sem qualquer análise
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Resposta correta: B
Pergunta #8
O que a assimetria mede em uma distribuição de dados?
A. Espalhamento dos dados
B. Simetria do Datacorrect
C. Desvio da média
D. Curtose dos dados
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Resposta correta: B
Pergunta #9
Qual é o objetivo principal da normalização dos dados na análise de dados?
A. para identificar outliers no conjunto de dados
B. para garantir formatação consistente de arquivo
C. Para remover os valores ausentes do conjunto de dados
D. Para dimensionar variáveis para facilitar a comparação
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Resposta correta: D
Pergunta #10
Qual das seguintes métricas é comumente usada para avaliar modelos de classificação em análise de dados?
A. Erro ao quadrado médio
B. Curva de característica operacional do receptor (ROC)
C. r-quadrado
D. precisão
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Resposta correta: D
Pergunta #11
Qual é o processo de combinar dados de várias fontes em uma visão única e coerente chamada?
A. Visualização de dados
B. IntegrationCorrect de dados
C. Limpeza de dados
D. Transformação de dados
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Resposta correta: B
Pergunta #12
Um cliente solicita um resumo das vendas de produtos agrupadas por categoria. Qual função de pandas você deve usar?
A. Agregado ()
B. Groupby ()
C. Sort_values ()
D. pivot_table ()
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Resposta correta: B
Pergunta #13
Em Python, qual é o resultado de 2 ** 3?
A. 6
B. 5
C. 8Correct
D. 4
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Resposta correta: C
Pergunta #14
Qual das alternativas a seguir é verdadeira sobre os argumentos da função de Python?
A. Python suporta argumentos nomeados, mas não argumentos padrão
B. O Python suporta argumentos padrão, mas não argumentos de comprimento variável
C. python suporta argumentos padrão, argumentos nomeados e argumentos de comprimento variávelCorrect
D. python não suporta argumentos de função
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Resposta correta: C
Pergunta #15
Qual técnica é comumente usada no aprendizado de máquina para dividir um conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste?
A. randomização
B. normalização
C. codificação de um hot
D. SplitCorrect de teste de trem
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Resposta correta: D
Pergunta #16
Qual é o objetivo da aquisição de dados no contexto da análise de dados?
A. Coletando dados de várias fontes -correção
B. Preparando dados para visualização
C. Analisando padrões de dados
D. Apresentando as descobertas de dados
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Resposta correta: A
Pergunta #17
Qual é a maneira correta de comentar uma única linha de código no Python?
A. // Este é um comentário
B. / * Este é um comentário * /
C. # este é um comentário
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Resposta correta: C
Pergunta #18
Qual das alternativas a seguir não é um método comum para aquisição de dados?
A. raspagem na web
B. Dados PrecessingCorrect
C. Integração da API
D. Consulta de banco de dados
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Resposta correta: B
Pergunta #19
Quais são as diferenças entre os dados e séries em pandas? (Selecione três.)
A. Um DataFrame possui várias colunas; Uma série tem um
B. Uma série é unidimensional; Um quadro de dados é bidimensional
C. Uma série pode armazenar apenas números inteiros
D. Um DataFrame usa índices de linha e coluna; Uma série usa um único índicE
E. Uma série não pode armazenar strings
Ver resposta
Resposta correta: ABD
Pergunta #20
Qual das alternativas a seguir é uma vantagem de usar o SeaBorn para visualização de dados no Python?
A. Opções de personalização limitadas
B. Interface de alto nível para criar plotscorrect atraente
C. velocidade de renderização lenta
D. Compatibilidade limitada com outras bibliotecas
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Resposta correta: B
Pergunta #21
No pré-processamento de dados, qual é o objetivo da limpeza de dados?
A. Removendo valores ausentes e duplicatescorrect
B. transformando dados em um formato utilizável
C. Cálculo de estatísticas resumidas
D. Visualizando padrões de dados
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Resposta correta: A
Pergunta #22
Qual das alternativas a seguir não é um método comumente usado para pré-processamento de dados?
A. Limpeza de dados
B. Integração de dados
C. Data VisualizationCorrect
D. Transformação de dados
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Resposta correta: C
Pergunta #23
Qual é a saída do seguinte snippet de código Python? `` `Python Print (5 /2)` ``
A. 2
B. 2
C. 2
D. 2
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Resposta correta: A
Pergunta #24
Qual função em pandas é usada para criar um gráfico de linha a partir de um quadro de dados?
A. plot () correto
B. dispersão ()
C. Boxplot ()
D. Hist ()
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Resposta correta: A
Pergunta #25
Qual algoritmo de aprendizado de máquina é comumente usado para agrupamento na modelagem de dados?
A. Árvore de decisão
B. K-Meanscorrect
C. Regressão linear
D. floresta aleatória
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Resposta correta: B
Pergunta #26
Qual é o objetivo da análise de regressão na análise estatística?
A. para resumir os dados
B. para determinar a causa e efeito Relationscorrect
C. para identificar tendências ao longo do tempo
D. para calcular probabilidades
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Resposta correta: B
Pergunta #27
Qual é o objetivo de um intervalo de confiança na análise estatística?
A. Para determinar o nível de significância de um teste de hipótese
B. para estimar o intervalo dentro do qual o parâmetro populacional provavelmente se cairá
C. Para calcular o valor p de um teste estatístico
D. para identificar outliers em um conjunto de dados
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Resposta correta: B
Pergunta #28
Qual das alternativas a seguir não é um nome de variável válido no Python?
A. my_var
B. Myvar
C. 1_VARCORRECT
D. _var
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Resposta correta: C
Pergunta #29
Qual é o objetivo da modelagem de dados no campo da análise de dados?
A. para organizar dados
B. para analisar dados
C. fazer previsões baseadas em Datacorrect
D. para limpar dados
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Resposta correta: C
Pergunta #30
O que indica um coeficiente de correlação de Poitson (r)?
A. Nenhuma relação entre variáveis
B. Uma correlação negativa fraca
C. Uma forte correlação positiva
D. Um relacionamento inverso
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Resposta correta: C

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