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# System prepended metadata

title: Nivelamento - Data Science

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title: Nivelamento - Data Science
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<center> <font size="+3"><b> Prova Nivelamento</b></font></center>

<center> <font size="+2"><b> Data Science</b></font></center> 

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## Crimes em São Francisco

Utilizando o dataset de [crimes em São Francisco](https://s3-sa-east-1.amazonaws.com/lcpi/54f2b05b-1fe0-44f9-ae75-5e84fb3da81f.csv), mostre 4 gráficos que indicam as localidades dos crimes (dispersão), reproduzindo a imagem a seguir. Faça com suplots, de tal forma que exista 1 gráfico para cada período do dia (manhã, tarde, noite e madrugada). Além disso, mostre para cada categoria do crime uma cor diferente. Realize os processamentos necessários para criação dos gráficos.

![](https://s3-sa-east-1.amazonaws.com/lcpi/cabfd987-74ac-4d8e-b461-06d1837a4ee7.png)


## Vencedor

Baseado nas tabelas, assinale a alternativa com o resultado da query descrita.

<center><img src="https://s3-sa-east-1.amazonaws.com/lcpi/7dbafb1c-863b-405f-b602-ca67d927cd17.png" width="50%"/></center>

```sql
SELECT id FROM runners
WHERE id NOT IN (SELECT winner_id FROM races)
```

a) 1 4 5
b) 2 3 2
c) Null
d) John Doe; Alice Jones; Bobby Louis.
e) 1 2 3


## Regressão Linear

Ajuste uma regressão linear, sem regularização e sem pré-processamento, usando o dataset disponível no [link](https://s3-sa-east-1.amazonaws.com/lcpi/3fbeab8b-1b87-4f2b-9c9d-c6d2b5f02564.csv), tomando as colunas EXPL_X como variáveis explicativas e a coluna RESP como variável resposta. Em seguida, assinale qual das alternativas a seguir denota as 3 variáveis que mais impactam o resultado do modelo.


a) EXPL_10, EXPL_9, EXPL_11
b) EXPL_15, EXPL_23, EXPL_7
c) EXPL_10, EXPL_7, EXPL_9
d) EXPL_12, EXPL_14, EXPL_13
e) EXPL_9, EXPL_11, EXPL_4

## PLN

Um dos processos de extração de features de um texto consiste em converter um documento, como o apresentado abaixo:

```
"Eu acho que ela acha que ele não acha, mas ele achou."
```

em um vetor, como:

```
(acha, acho, achou, ela, ele, eu, mas, não, que)
[2 1 1 1 2 1 1 1 2]
```

Qual é o nome desse processo?

a) POS
b) BOW
c) TF-IDF
d) Tokenization
e) Term Frequency


## Dados Categóricos

Não é recomendável aplicar algoritmos de clusterização em conjuntos de dados que possuem apenas variáveis categóricas por não existirem métricas confiáveis de similaridade entre esses tipos de atributos.

Verdadeiro ou falso? Justifique.

## Bagging

Bagging é uma técnica sequencial para melhorar o desempenho de algoritmos baseada no acerto de cada submodelo.

Verdadeiro ou falso? Justifique.

## Perceptron

Uma rede neural do tipo perceptron consegue classificar todo e qualquer conjunto de dados não-lineares.

Verdadeiro ou falso? Justifique.

## Dados Não Estruturados

Ao utilizar redes neurais para dados não estruturadados, como texto ou imagens, não precisamos nos preocupar com feature engineering ou feature pre-processing.

Verdadeiro ou falso? Justifique.

## Cores

O espaço de cores, em processamento de imagem, é um sistema de coordenadas cartesianas, composta por 3 componentes, como o RGB ou o HSV, que são descritas valor por valores que estão [0, 255].

Verdadeiro ou falso? Justifique.

## Árvores

Algoritmos de árvores só são utilizados para previsão, seja de variável categórica (classificação) ou contínua (regressão).

Verdadeiro ou falso? Justifique.
