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O processo de tomada de decisão dos ecossistemas de big data é guiado por dados, empregando-se soluções computacionais baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina relativos à aquisição de informação relevante; a inteligência artificial, por sua vez, limita-se a interpretar os textos existentes e dar respostas rápidas ao usuário.
Certo
Errado
O Big Data e a ciência de dados estão conectados a mudanças tecnológicas significativas que permitiram aos usuários gerar, armazenar e analisar quantidades cada vez maiores de dados e usá-los para prever e influenciar comportamentos, além de obter informações sobre uma série de assuntos como práticas de saúde, gestão de recursos naturais e desenvolvimento econômico. Sobre as características do Big Data, assinale a alternativa INCORRETA.
Volume: refere-se à quantidade de dados.
Velocidade: refere-se à velocidade na qual os dados são capturados, gerados ou compartilhados, pois o Big Data geralmente é gerado e também pode ser distribuído e até analisado em tempo real.
Viscosidade: refere-se às formas em que os dados são capturados ou entregues.
Veracidade: refere-se à confiabilidade dos dados.
Volatilidade: refere-se à frequência com que os dados são alterados e, portanto, quanto tempo os dados são úteis.
Big Data se refere a grandes e complexos conjuntos de dados, que podem estar alocados em múltiplos servidores, e não necessariamente esses dados precisam estar estruturados.
Certo
Errado
A era digital trouxe uma quantidade enorme de dados para o mundo, o que tornou o Big Data uma preocupação cada vez mais importante para empresas e organizações em diversos países. Para entender e aproveitar ao máximo as informações disponíveis, é fundamental conhecer os chamados “5 V's” desse complexo conjunto de dados, que são: Volume, Velocidade,
Versatilidade, Volatilidade e Valor.
Variedade, Veracidade e Valor.
Variedade, Vencimento e Vertente.
Veracidade. Vertente e Valor.
Valor, Verificação e Versatilidade.
Considere-se que uma empresa de comércio eletrônico deseje armazenar todos os dados relacionados às interações dos clientes em seu site — registros de visitas, cliques, compras, avaliações, comentários, entre outros. Nessa situação, se a empresa decidir não estruturar e organizar esses dados antecipadamente, será melhor armazenar esses dados em uma solução data lake do que em um banco relacional.
Certo
Errado
Ao fazer a preparação para analisar dados em um banco de dados típico de Big Data, um profissional de TI percebeu que o número de atributos, ou colunas, era muito maior do que poderia processar com a ferramenta de análise disponível, sendo necessário, portanto, utilizar uma técnica de redução de dados para prepará-los para análise.
Uma técnica indicada, nesse caso, é a
Amostragem Aleatória
Amostragem Estratificada
Análise de Componentes Principais
Deduplicação
Imputação
Big data é um conceito definido exclusivamente pelo volume de dados utilizados em análises.
Certo
Errado
As principais plataformas de computação em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP), oferecem soluções de Big Data para ajudar as empresas a coletar, armazenar, processar e analisar grandes quantidades de dados.
As opções a seguir apresentam conjuntos de serviços que estão diretamente relacionados a soluções de Big Data oferecidas pelas plataformas de computação em nuvem elencadas acima, à exceção de uma. Assinale-a.
Armazenamento de dados: AWS S3, Azure Blob Storage e Google Cloud Storage.
Processamento de dados: AWS EMR, Azure HDInsight e Google Cloud DataProc.
Análise de Dados: AWS Athena, Azure Data Lake Analytics e Google BigQuery.
Streaming de Dados: AWS Kinesis, Azure Stream Analytics e Google Cloud Pub/Sub.
Aplicações: AWS Elastic Beanstalk, Azure App Service e Google App Engine.
O Big Data trata somente de problemas de dados solucionados por meio de MapReduce.
Certo
Errado
Um conceito importante em ciência de dados é o de Big Data. As três características mais importantes deste tipo de dados são conhecidas como os três V's, que são:
Velocidade, vitalidade, volume.
Volume, visibilidade, validade.
Variedade, virtual, vitalidade.
Verossímil, viável, visibilidade.
Variedade, volume, velocidade.
Segundo Marquesone (2016), assinale a opção que apresenta os três V's do Big Data.
Versátil, virtual, volume.
Virtual, variedade, versátil.
Volume, variedade, velocidade.
Valoroso, versátil, velocidade.
Velocidade, volume, vago.
Uma das aplicações para Big Data é o stream computing, no qual são processados os dados de mídias sociais e de streaming de vídeo.
Certo
Errado
Os métodos de aprendizado supervisionado são capazes de identificar padrões em um conjunto de dados sem a necessidade de receberem dados de treinamento rotulados.
Certo
Errado
Um profissional de TI está trabalhando com um grande banco de dados (Big Data), realizando uma análise prévia da base de dados, com o objetivo de identificar anomalias ou resultados raros, de forma a tratá-los ou descartá-los para utilização.
Esse profissional está realizando a seguinte tarefa:
Agrupamento dos dados
Análise de associações dos dados
Análise de segmentação dos dados
Análise de outliers (pontos fora da curva) ou detecção de desvios
Classificação dos dados e das anomalias
Dados em um data lake estão em estado bruto, ou seja, sem verificações, processamentos ou análises.
Certo
Errado
Os bancos de dados massivos possuem características que precisam ser consideradas no desenvolvimento de soluções para analisar os dados armazenados.
Nesse tipo de ambiente de bancos de dados, a capacidade de minimizar os ruídos dos dados oriundos de múltiplas fontes heterogêneas, identificar o que é irrelevante e redundante, e apoiar a limpeza dos dados, contribuindo para sua qualidade, corresponde à característica Big Data:
valor;
volume;
variedade;
veracidade;
velocidade.
A tecnologia Big Data é direcionada, especificamente, à área de tecnologia da informação (TI), pois se trata de uma ferramenta poderosa de armazenamento de dados. Logo, ela não pode ser usada, por exemplo, para tornar uma empresa mais competitiva e eficiente.
Certo
Errado
Big data somente se aplica a dados não estruturados.
Certo
Errado
No projeto de arquitetura de um data lake, a primeira etapa que deve estar prevista é a
criação de um ambiente virtual de captura de dados.
concessão de acesso ao banco de dados (somente leitura) aos cientistas de dados, para estes realizarem experimentos e testes.
integração dos dados do data lake aos data warehouses da empresa.
atualização dos dados dos repositórios de dados da empresa a partir dos dados já consolidados disponíveis no data lake.
visualização de dados e otimização das principais consultas.
O analista de infraestrutura Jair recebeu a demanda de preparar um ambiente para armazenar dados massivos oriundos do Sistema de Tramitação Eletrônica de Processos, do Correio eletrônico e do log do tráfego de rede.
Para isso, a característica de banco de dados massivos (Big Data) sobre os tipos de dados e heterogeneidade das fontes de dados que Jair deve considerar é:
valor;
volume;
variedade;
velocidade;
veracidade.