# Estatística descritiva (Data Science & ML) > Média, mediana, desvio padrão, quartis, distribuições, correlações, outliers, skewness - 20 perguntas de entrevista - Mid-Level - [Perguntas de entrevista: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista.md) ## 1. Qual medida de tendência central é mais apropriada para dados contendo valores extremos (outliers)? **Resposta** A mediana é a medida de tendência central mais robusta contra outliers porque representa o valor central dos dados ordenados, sem ser afetada por valores extremos. Diferente da média que soma todos os valores, a mediana considera apenas a posição. Por exemplo, para salários de uma empresa com alguns executivos muito bem pagos, a mediana dá uma melhor representação do salário típico que a média. ## 2. O que é a variância de um conjunto de dados? **Resposta** A variância mede a dispersão dos dados em torno da sua média. É calculada como a média dos quadrados dos desvios em relação à média. Ao elevar ao quadrado, obtemos valores sempre positivos e amplificamos o impacto dos valores distantes da média. A unidade da variância é o quadrado da unidade original dos dados, por isso frequentemente usamos o desvio padrão (raiz quadrada da variância) para interpretar a dispersão na unidade original. ## 3. Qual é a relação entre o desvio padrão e a variância? **Resposta** O desvio padrão é a raiz quadrada da variância. Essa transformação traz a medida de dispersão de volta à unidade original dos dados, facilitando a interpretação. Por exemplo, se os dados estão em euros, a variância estará em euros quadrados (difícil de interpretar), enquanto o desvio padrão estará em euros. Por isso o desvio padrão é preferido para comunicar a dispersão dos dados de forma intuitiva. ## Mais 17 perguntas disponiveis - O que representa o primeiro quartil (Q1) de uma distribuição? - Como interpretar um coeficiente de correlação de Pearson igual a -0.85? Cadastre-se gratis: https://sharpskill.dev/pt/login ## Outros temas de entrevista Data Science & ML - [Fundamentos de Python](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/python-basics.md): 25 perguntas, Junior - [Programação Orientada a Objetos em Python](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/python-oop.md): 20 perguntas, Junior - [Estruturas de dados em Python](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/python-data-structures.md): 20 perguntas, Junior - [Fundamentos do Git](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/git-fundamentals.md): 18 perguntas, Junior - [Fundamentos de SQL](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/sql-basics.md): 20 perguntas, Junior - [Fundamentos de NumPy](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/numpy-fundamentals.md): 22 perguntas, Junior - [Fundamentos de Pandas](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/pandas-basics.md): 22 perguntas, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/jupyter-colab.md): 16 perguntas, Junior - [SQL Joins e consultas avançadas](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/sql-joins-advanced.md): 22 perguntas, Mid-Level - [Pandas avançado](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/pandas-advanced.md): 24 perguntas, Mid-Level - [Visualização com Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/matplotlib-seaborn.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Visualizações interativas com Plotly](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/plotly-interactive.md): 18 perguntas, Mid-Level - [Estatística inferencial](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/statistics-inferential.md): 24 perguntas, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/web-scraping.md): 18 perguntas, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/bigquery-cloud.md): 18 perguntas, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/feature-engineering.md): 22 perguntas, Mid-Level - [ML Supervisionado: Regressão](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/ml-supervised-regression.md): 24 perguntas, Mid-Level - [ML Supervisionado: Classificação](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/ml-supervised-classification.md): 24 perguntas, Mid-Level - [Árvores de Decisão e Ensembles](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/ml-trees-ensembles.md): 24 perguntas, Mid-Level - [ML Não Supervisionado](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/ml-unsupervised.md): 22 perguntas, Mid-Level - [Pipelines ML e Validação](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/ml-pipelines-validation.md): 22 perguntas, Mid-Level - [Séries Temporais e Previsão](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/time-series-forecasting.md): 22 perguntas, Mid-Level - [Fundamentos de Deep Learning](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/deep-learning-fundamentals.md): 24 perguntas, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/tensorflow-keras.md): 22 perguntas, Senior - [CNN e classificação de imagens](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/cnn-image-classification.md): 24 perguntas, Senior - [RNN e Sequências](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/rnn-sequences.md): 22 perguntas, Senior - [Transformers e Attention](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/transformers-attention.md): 24 perguntas, Senior - [NLP e Hugging Face](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/nlp-huggingface.md): 24 perguntas, Senior - [GenAI e LangChain](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/genai-langchain.md): 24 perguntas, Senior - [MLOps e Implantação](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista/mlops-deployment.md): 24 perguntas, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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