Ao avaliar a performance de diversos modelos preditivos para um problema de regressão e outro de classificação, várias métricas podem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho. Considere as métricas para regressão e classificação, bem como as técnicas de detecção de overfitting e underfitting.
Nesse contexto, quais métricas devem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho?

Uma equipe precisa apresentar os resultados de diversas análises para diferentes públicos. Cada visualização deve ser escolhida e projetada de forma a comunicar claramente os insights obtidos, considerando as boas práticas de design e de acessibilidade.
Serão apresentados, em momentos diferentes, os seguintes dados:

1. Distribuição de idades de uma pesquisa populacional, que possui um grande número de participantes.
2. Comparação de receitas mensais de diferentes setores de uma empresa ao longo de um ano.
3. Proporção de vendas de diferentes produtos de uma loja durante o último trimestre.
4. Análise de correlação entre as variáveis “horas de estudo” e “nota final” de estudantes.

Considerando-se as boas práticas de design e acessibilidade, quais tipos de gráficos devem ser utilizados para a visualização dessas quatro situações?

Uma empresa está implementando um programa de governança de dados para melhorar a qualidade e a integridade dos dados que utiliza em suas operações diárias. As seguintes diretrizes foram passadas ao time de implantação:

1. Garantir que os dados sejam precisos, completos e atualizados em tempo real, para apoiar a tomada de decisões estratégicas.
2. Implementar políticas que assegurem a conformidade com regulamentos de privacidade de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
3. Adotar as melhores práticas do Data Management Body of Knowledge (DMBOK) para estruturar seu programa de governança de dados.

Com base nos conceitos de governança de dados do DMBOK, quais ações são necessárias para implementar as diretrizes mencionadas?

Como parte do processo de desenvolvimento de uma aplicação para analisar grandes volumes de textos, diversas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP, sigla em inglês) estão sendo implementadas para melhorar a eficácia e a precisão dessa aplicação.
Diante disso, para a aplicação dessas tarefas, é necessário

Uma equipe de cientistas de dados está desenvolvendo um modelo preditivo e deseja otimizar seus hiperparâmetros para maximizar a performance do modelo.
Considerando-se as técnicas de otimização de hiperparâmetros, para encontrar a configuração de hiperparâmetros, essa equipe de cientistas deverá