Questão FC369809
Extrair conhecimento útil ou insights de dados massivos é um dos maiores desafios enfrentado pelos cientistas de dados. Uma das principais tarefas utilizadas para diminuir a comple
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2024
Extrair conhecimento útil ou insights de dados massivos é um dos maiores desafios enfrentado pelos cientistas de dados. Uma das principais tarefas utilizadas para diminuir a complexidade desses dados é reduzir sua dimensionalidade preservando as características (features) mais importantes. No ciclo de vida de ciência de dados, a tarefa de redução de dimensionalidade dos dados é executada na fase:
- treinamento do modelo;
- visualização de dados analíticos;
- entendimento do negócio;
- limpeza e preparação dos dados;
- tuning de hiperparâmetros.
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Gabarito
D
Comentário do professor
A tarefa de redução de dimensionalidade integra a fase de limpeza e preparação dos dados do ciclo de vida em ciência de dados. Nessa etapa constrói‑se o conjunto de dados que será usado nos modelos, tratando problemas que comprometem a análise.
Atividades típicas incluem seleção de atributos, tratamento de valores ausentes, limpeza de erros, normalização, codificação e transformação das variáveis. Essas operações visam tornar os dados consistentes e comparáveis.
A redução de dimensionalidade (por exemplo, PCA, t‑SNE, LDA) elimina variáveis redundantes ou irrelevantes e preserva a informação essencial, melhorando a interpretabilidade e o desempenho dos modelos.
Essa preparação deve ser feita antes da modelagem, pois fornece dados prontos, reduz risco de overfitting, e diminui custo computacional, favorecendo modelos mais estáveis e explicáveis.
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