Fundamentos de Big Data - prova e gabarito

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FUNDAMENTOS DE BIG DATA 
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1. O cientista de dados deve conhecer de tecnologia, de matemática, ter 
curiosidade e criatividade. Um cientista curioso é aquele que não se 
conforma com qualquer coisa, qualquer informação. Agora, conseguir 
um profissional com conhecimentos técnicos, quantitativos, curioso e 
colaborativo/comunicativo é bem difícil. Ao mesmo tempo, este cientista 
de dados deve saber atuar como um líder, juntamente com profissionais 
especializados no que fazem. 
Quais profissionais são aliados ao cientista de dados complementando uma 
equipe Analytics? Marque a alternativa correta. 
 
A) Data Engineer; Equipe Testes; DBA; Administrador; Estatístico; Analista de 
Negócios; Contador. 
 
B) Data Engineer; Advogado; DBA; Programador; Estatístico; Analista de 
Negócios; Designer. 
 
C) Data Engineer; Equipe de Extração; DBA; Programador; Estatístico; 
Analista de Negócios; Designer. 
 
D) Data Engineer; Equipe de Manutenção; Gerente de Projetos; Suporte 
Técnico; Matemático; Analista de Negócios; Designer. 
RESPOSTA: LETRA C – CURTA E SALVE O MATERIAL 
 
2. Aprovado pelo plenário do Senado Federal, o PLC 53/2018 dispõe sobre 
a proteção de dados pessoais e altera a Lei 12.965/16 do Marco Civil da 
Internet, sendo consolidada como a Lei Geral de Proteção de Dados 
Brasileira (LGPD). 
 Recentemente, Josefa Christina fez uma compra on-line em um site e-
commerce, no qual forneceu seus principais dados pessoais, como: nome, 
CPF, e-mail, telefone, endereço. Logo em seguida, passou a receber diversas 
ofertas de outros sites parceiros do e-commerce no qual ela havia realizado a 
compra, mas em momento algum concordou em compartilhar os seus dados. 
Diante deste cenário e de acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados 
Brasileiros, qual direito não foi atendido pelo site em que Josefa realizou suas 
compras on-line? Marque a opção correta: 
 A) Direito do Consumidor. 
 
B) Regras para empresas. 
 C) Segurança Jurídica. 
 
D) Direito à Privacidade. 
RESPOSTA: LETRA D – CURTA E SALVE O MATERIAL 
3. “Aprendizado de máquina é a capacidade de melhorar o desempenho na 
realização de alguma tarefa por meio de experiência.” (Mitchell, 1997). 
 Um computador consegue aprender analisando cinco definições, como: 
I. Ter conhecimento de algo pelo estudo, experiência ou aprendizado. 
 II. Tornar ciente por uma observação ou informação. 
 III. Memorizar. 
 IV. Ser informado ou averiguar algo. 
 V. Receber instrução. 
 Sobre as alternativas, marque a opção correta: 
 A) Apenas as alternativas III e IV estão erradas. 
 
B) Apenas as alternativas I e II estão corretas. 
 C) Alternativas I, II e III estão erradas. 
 
D) Todas as alternativas estão corretas. 
RESPOSTA: LETRA D – CURTA E SALVE O MATERIAL 
 
 
4. Além dos grupos de diversas ferramentas que trabalham com Big Data, 
ainda há como Tecnologias Big Data as Linguagens de Dados. 
 Podemos citar como Linguagens: R; Python e XPath. 
 Interpretadas como: 
I – Surgiu com um propósito bem específico de facilitar as análises estatísticas 
e visualização de dados, de forma que fosse mais amigável para os usuários. 
II – Possui um foco generalista, serve desde fazer aplicações web, até fazer 
análises de dados em larga escala. 
III - É uma linguagem de consulta que seleciona nós em um documento XML. 
 Relacione cada linguagem à interpretação e marque a opção correta: 
 
A) R – I; Python – II; XPath – III. 
 B) R – III; Python – II; XPath – I. 
 
C) R – II; Python – I; XPath – III. 
 D) R – I; Python – III; XPath – II. 
RESPOSTA: LETRA A – CURTA E SALVE O MATERIAL 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5. Tem aviões mandando informações de por onde estão voando e quais 
as condições climáticas, permitindo voos muito mais seguros e quase 
independentes dos pilotos. Até o seu carro pode transmitir quais são as 
condições da estrada em que você está dirigindo e acompanhar os 
dados do GPS de motoristas que ajudam a predizer os horários e locais 
que estarão mais congestionados, em parte é isso que você faz quando 
usa aplicativos para cortar caminhos. 
 Quando estamos falando de Big Data, estamos tratando a capacidade de 
análise dos dados. Há quatro tipos de análises em Big Data, uma delas é a 
Análise Prescritiva. Assinale qual das opções abaixo descreve corretamente 
este tipo de análise. 
 
A) Se preocupa com os dados passados, é utilizada com interesse em saber 
o motivo por que determinados eventos aconteceram na análise descritiva, na 
tentativa de minimizar eventuais problemas presentes. Corresponde a um tipo 
mais avançado de análise, em que são utilizadas técnicas como mineração, 
correlações, detalhamento e descoberta de dados em busca da descoberta 
das causas do problema. 
 
B) Utilizada para perceber performances passadas e atuais de negócios, 
para tomada de decisões, categorizando, caracterizando, consolidando e 
classificando os dados em informação útil. Utilizam-se métricas e técnicas de 
estatística para gerar gráficos e relatórios sobre orçamentos, vendas, receitas, 
processamento analítico on-line (OLAP), painéis/scorecards e visualização de 
dados. Através desta análise, uma organização pode avaliar dados sobre a 
queda das vendas de um produto ou faturamento da empresa nas últimas 
semanas ou meses, por exemplo. 
 
C) Avalia performances passadas, detectando padrões e relações entre os 
dados futuros. O objetivo é “prever” o futuro, por meio de mineração de dados, 
dados estatísticos e históricos. Para este modelo também são utilizadas 
técnicas como Machine Learning e Inteligência Artificial. Um exemplo seria a 
previsão do faturamento para o próximo trimestre ou a quantidade de 
chamadas que poderão ocorrer em uma central de call center para próxima 
campanha publicitária. 
 
D) Utiliza a otimização de forma a identificar as melhores alternativas e 
maximizar ou minimizar algum objetivo. Utilizam-se ferramentas estatísticas 
tanto de análise descritiva quanto a preditiva alinhada à gestão de negócios, 
para gerar recomendações automáticas buscando aperfeiçoar estratégias. 
Basicamente é uma forma de definir qual a escolha será mais efetiva em 
determinada situação. 
RESPOSTA: LETRA D – CURTA E SALVE O MATERIAL 
 
 
 
6. Cada vez mais organizações buscam formas sistemáticas para 
identificar, gerenciar e integrar dados que se encontram disponíveis em 
diversos meios. O que se torna um grande desafio diante de uma 
quantidade incalculável de dados. 
 Neste contexto, pode-se afirmar que as organizações precisam buscar que 
tipo de apoio para captar, organizar, analisar e gerenciar dados dos seus 
consumidores e suas operações, trazendo de fato impactos decisivos para o 
mercado e a concorrência? 
 Marque a alternativa correta: 
 A) Administrador de Banco de Dados e Desenvolvedores. 
 
B) Analista de Negócios e Administradores. 
 C) Analista de Sistemas e Testers. 
 
D) Profissionais, como equipes de analytics de forma integrada. 
RESPOSTA: LETRA D – CURTA E SALVE O MATERIAL 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7. Nem sempre obter dados significa obter mais conhecimentos ou 
informações que acrescentem valor de negócio à tomada de decisões. 
Sendo preciso ir além de saber quais dados existem na sua empresa e 
quais ferramentas estão ou precisarão ser utilizadas, mas ainda avaliar a 
capacidade dos dados, identificando oportunidades para atender às 
necessidades de negócio e defato gerar valor. 
 Para isso, algumas questões devem ser respondidas, como: 
 I- Quais dados sua empresa realmente precisa? 
II- Quais dados existem em sua empresa? 
III- Como é realizada a gestão dos dados da sua empresa? 
 O que quer dizer cada item: 
 P- Compreenda como seu negócio identifica prioridades para os dados 
melhorarem a tomada de decisões da empresa, podendo impulsionar os seus 
negócios. 
Q - É preciso definir, esclarecer e treinar sobre as políticas, os processos, 
sobre a gestão e a segurança dos dados confiados à sua empresa. 
R- Verifique quais dados dos seus consumidores proporcionam maiores 
engajamentos em sua empresa. 
 Relacione os números I, II e III às letras P, Q e R e marque a opção com a 
relação correta: 
 
A) I – P; II – Q; III – R. 
 B) I – R; II – P; III – Q. 
 
C) I – P; II – R; III – Q. 
 D) I – Q; II – R; III – P. 
RESPOSTA: LETRA C – CURTA E SALVE O MATERIAL 
 
 
 
 
 
8. É difícil falar sobre Big Data sem mencionar o Google, pois muitos dos 
seus estudos e trabalhos foram motivadores para as ferramentas que 
utilizamos hoje. 
 Dentre uma das ferramentas, o Map Reduce teve um primeiro artigo 
publicado pelo Google em 2004. Marque qual das opções a seguir representa 
MapReduce. 
 
A) Um banco de dados distribuídos e paralelo em que você pudesse acessar 
os dados com muitas atividades e um grande volume de dados. 
 
B) Uma técnica de programação paralela, que define um modelo em que seu 
programa paralelo tem que ser seguido a partir de duas operações – Map e 
Reduce. 
 
C) Um sistema de arquivos distribuídos e tolerante a falhas, com escala para 
diversas máquinas em funcionamento paralelo. 
 
D) Utiliza índices diversos, mecanismos de varrer uma rede inteira, buscando 
palavras e indexando essas palavras. 
RESPOSTA: LETRA B – CURTA E SALVE O MATERIAL 
9. O armazenamento de dados, ou retenção de informações usando uma 
determinada tecnologia para guardar e manter dados acessíveis quando 
necessário, exige a atenção de alguns aspectos. 
 Que aspectos devem ser considerados para o armazenamento de dados? 
Marque a opção que apresenta corretamente os mesmos. 
 A) Usabilidade, Flexibilidade, Segurança. 
 
B) Escalabilidade; Alta Disponibilidade; Flexibilidade. 
 C) Portabilidade, Alta Disponibilidade; Flexibilidade. 
 
D) Facilidade, Escalabilidade, Flexibilidade. 
RESPOSTA: LETRA B – CURTA E SALVE O MATERIAL 
 
 
 
 
 
 
 
10. O vasto uso de dispositivos móveis, de redes sociais e da web, em que 
vários dados são disponibilizados constantemente, gerou uma 
considerável elevação da quantidade de dados armazenados e 
trafegados no mundo. Há também uma crescente abundância de dados 
originados por organizações. Essa exponenciação de dados tornou-se 
um dos principais desafios para a Ciência da Computação (MCAFEE; 
BRYNJOLFSSON, 2012). 
 Mas o que são dados? Responda selecionando a alternativa correta: 
 A) São compostos de informações coletadas, informações estatísticas, 
analisadas e processadas. 
 
B) É a informação refinada por meio da análise, informação interpretada e 
aplicada a um fim. 
 
C) São compostos por fatos coletados, estatísticas ou entradas aleatórias que 
detêm pouco valor. 
 
D) Conjunto de dados analisados é derivado de uma coleção de dados 
processados em que o contexto e o significado foram adicionados aos fatos. 
RESPOSTA: LETRA C – CURTA E SALVE O MATERIAL 
 
11. Com certeza você já navegou nos sites da Netflix ou da Amazon. Essas 
empresas são experts em realizar boas recomendações aos seus 
consumidores, seja para produtos, séries, livros ou filmes. Pois elas 
sabem muito bem aplicar Big Data e Machine Learning. 
 Algumas áreas nas quais são aplicadas Machine Learning: 
 ( ) Análise de sentimento baseada em texto. 
 ( ) Novos modelos de precificação. 
 ( ) Resultados de pesquisa na web. 
 ( ) Prever falhas em equipamentos. 
 ( ) Detectar invasões na rede. 
 ( ) Reconhecer padrões e imagens. 
 Classifique as sentenças acima como (V) verdadeiro ou (F) falso. Em seguida, 
marque a alternativa que apresenta a sequência correta: 
 
A) V; V; F; F; V; V. 
 B) F; F; V; F; V; F. 
 
C) V; F; F; F; V; V. 
 D) V; V; V; V; V; V. 
RESPOSTA: LETRA D – CURTA E SALVE O MATERIAL 
12. Uma outra ferramenta importante para o Universo Big Data é o HBase, 
um grande Banco de Dados distribuídos, que permite acessar grande 
volume de dados de maneira rápida. 
 Ainda sobre o HBase, podemos afirmar: 
 ( ) Tolerante a falhas; 
 ( ) Realiza pesquisas somente em dados arquivados offline; 
 ( ) Faz exportações de métricas através de plug-ins de arquivo e ganglia; 
 ( ) Modelo de dados acomoda ampla gama de casos de uso. 
 Classifique as sentenças acima como (V) verdadeiro ou (F) falso. Em seguida, 
marque a alternativa que apresenta a sequência correta: 
 
A) V; F; V; V. 
 B) V; V; V; V. 
 
C) F; F; V; F. 
 D) F; V; V; F. 
RESPOSTA: LETRA A – CURTA E SALVE O MATERIAL 
13. Hoje na Internet encontramos um grande volume de dados com 
conteúdos relacionados à educação, ciência, varejo, a indústria do 
entretenimento, governo, social, finanças, transporte, saúde. Todos 
estes dados, são fontes de Big Data. Mas entender a diferença entre 
eles proporcionará uma melhor gestão em um projeto, portanto, é 
essencial saber classificar os tipos de dados existentes. 
 Com base no texto acima, qual das opções se refere a Dados Estruturados? 
 Marque a opção correta. 
 
A) Podem seguir diversos padrões, de forma heterogênea, dados 
embaralhados pela Web em arquivos HTML, XML, ou em Banco de Dados não 
relacionais, simplicidade para relacionar as informações e dificuldade para 
alterar o modelo. 
 
B) Trata dos conjuntos de dados que refletem corretamente a realidade 
representada pela fonte de dados, que são consistentes entre si e que, 
portanto, são dados válidos, não possui estrutura regular, pouco ou nenhum 
controle sobre a forma. 
 
C) Dados armazenados em Banco de Dados tradicionais ou relacionais, 
organizados em tabelas. São tabelas com informações contidas em linhas e 
colunas, na maior parte números, valores numéricos ou caracteres. 
 
D) Mescla de dados oriundos de várias fontes distintas, como vídeo, texto, 
áudio, imagens, XML, entre outros. Sem tipo predefinido (o dado vai sendo 
modelado conforme o tempo vai passando, com os campos adaptados). 
RESPOSTA: LETRA C – CURTA E SALVE O MATERIAL 
14. Um Big Data deve possuir pelo menos três aspectos, os chamados 3Vs 
do Big Data. 
 Marque a alternativa que apresenta os 3Vs: 
 A) Variedade; Vencimento; Valor. 
 
B) Variedade; Validez; Volume. 
 C) Volume; Validade; Variedade. 
 
D) Volume; Variedade; Velocidade. 
RESPOSTA: LETRA D – CURTA E SALVE O MATERIAL 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
15. Até mesmo na área de meio ambiente há a utilização de Machine 
Learning, em que satélites monitoram águas costeiras, gerando imagens 
diariamente para detecção de manchas de óleo, permitindo treinar um 
sistema detector de contaminação. 
 Mas para fazer adoção e o desenvolvimento de Machine Learning, alguns 
passos devem ser seguidos, como: 
 I. Data Selection; 
 II. Feature Selection; 
 III. Model Selection; 
 IV. Learning 
 Que podem ser interpretados como: 
 P - escolher as características dos dados empregados é um passo muito 
importante. Deve-se indicar os dados menos sensíveis a ruídos e que sejam 
mais fáceis de serem manipulados. Nesta ocasião é realizada a divisão entre 
os dados que serão utilizados para treinamento do modelo e os dados para 
realização dos testes. 
 Q- carece iniciar por modelos mais simples e acrescentar a complexidade se 
necessário. Este modelo é uma parte de uma realidade ocorrida, em que se 
deve obter total controle sobre aquilo que aconteceu. Desta forma será 
possível realizar as fases seguintes de treinamento e testes identificando se o 
algoritmo será capaz de prever com o maiornível de assertividade. 
 R- a assimilação dos dados que serão empregados para atingir o objetivo é 
essencial para o acontecimento do projeto. Este processo compreende a 
limpeza, seleção e adequação dos dados que serão empregados. Se você não 
tem os dados adequados, não há como buscar fazer previsões. 
 S- a etapa de treinamento é bem importante para que o processo seja 
concluído com êxito. Aproxime os parâmetros adequados que minimizem o erro 
do algoritmo. Entenda que o algoritmo precisa destes parâmetros e dos 
resultados para saber como se comportar nas fases posteriores. 
 Relacione cada passo à interpretação e marque a opção correta: 
 
A) I – S; II – P; III – Q; IV – R. 
 B) I – R; II – P; III – Q; IV – S. 
 
C) I – R; II – S; III – Q; IV – P. 
 D) I – P; II – Q; III – R; IV – S. 
RESPOSTA: LETRA B – CURTA E SALVE O MATERIAL 
16. O objetivo principal do modelo preditivo é ir além de saber o que 
aconteceu, ao fornecer uma melhor estimativa do que poderá acontecer 
no futuro. Usando dados, algoritmos e métodos oriundos da estatística, 
aprendizado de máquinas e mineração de dados para se determinar as 
chances de resultados futuros, ou desconhecidos, com base em dados 
passados. 
 O modelo preditivo apresenta três aspectos importantes e que precisam ser 
compreendidos. 
 Qual das alternativas apresenta os aspectos corretos? 
 A) Fazer predições; Fazer Análise; Avaliar Custos. 
 
B) Coletar Dados; Treinar o Modelo; Fazer Predições. 
 C) Ensinar o Modelo; Fazer Análises; Gera Relatórios. 
 
D) Coletar Dados; Gerir Dados; Prever Dados. 
RESPOSTA: LETRA B – CURTA E SALVE O MATERIAL 
17. Alguns autores afirmam que a IoT não se resume apenas em aplicações 
e objetos, sensores e Internet, ou ainda, não apenas em infraestrutura, 
tecnologia, objetos e software. Ainda existem os vértices denominados 
wearables. 
 As informações a seguir podem ser geradas por Wearables: 
 ( ) Exercícios físicos. 
 ( ) Informações de saúde. 
 ( ) Melhoria da alimentação. 
 ( ) Encontrar promoções. 
 ( ) Conexão com mídias sociais. 
 ( ) Pagamento de contas. 
 Classifique as sentenças acima como (V) verdadeiro ou (F) falso. Em 
seguida, marque a alternativa que apresenta a sequência correta: 
 
A) V; V; F; F; V; V. 
 B) F; F; V; F; V; F. 
 
C) V; F; F; F; V; V. 
 D) V; V; V; V; V; V. 
RESPOSTA: LETRA D – CURTA E SALVE O MATERIAL 
 
18. “Data Science: é o estudo científico da criação, validação e 
transformação de dados para criar significados” (JOSH WILLS). 
 As principais características que diferenciam estatística de Data Science são: 
 I. Capacidade de manipular enormes quantidades de dados; 
 II. Usar algoritmos de Inteligência Artificial; 
 III. Usar computação em larga escala. 
 Classifique como (V) verdadeiro ou (F) falso as opções I a III. Marque a 
alternativa com a sequência correta: 
 A) V; F; V. 
 
B) F; F; F. 
 C) V; V; V. 
 
D) F; F; V. 
RESPOSTA: LETRA C – CURTA E SALVE O MATERIAL 
19. A aprendizagem de máquina permite acelerar o processo de análise em 
Big Data, por exemplo, é possível identificar um padrão de um 
consumidor que comprou um determinado produto e, através deste 
padrão, prever o comportamento de compra do consumidor para 
comprar futuramente outros produtos. 
São exemplos de aplicações de Aprendizagem de Máquina: 
( ) Recomendação de filmes, séries e vídeos; 
 ( ) Tradução automática; 
 ( ) Carros autônomos; 
 ( ) Detecção de fraudes. 
 Classifique as sentenças acima como (V) verdadeiro ou (F) falso. Em seguida, 
marque a alternativa que apresenta a sequência correta: 
 A) V; F; V; F. 
 
B) F; F; V; V. 
 C) V; V; V; V. 
 
D) V; F; F; V. 
RESPOSTA: LETRA C – CURTA E SALVE O MATERIAL 
 
 
20. A integração de bases de dados diferentes pode apresentar ruídos, 
informações ambíguas, conflitantes ou mesmo errôneas. Portanto, a 
qualidade do processo de análise dos dados dependerá da qualidade 
dos dados armazenados nas bases. 
 Neste contexto, quais das alternativas abaixo apresentam características 
importantes para se garantir a qualidade dos dados? 
Marque a opção correta: 
 
A) Integridade; Granularidade; Tempestividade; Precisão; Consistência; 
Flexibilidade. 
 
B) Integridade; Eficiência; Eficácia; Precisão; Consistência; Flexibilidade. 
 
C) Integridade; Granularidade; Confiabilidade; Funcionabilidade; Consistência; 
Flexibilidade. 
 
D) Integridade; Portabilidade; Tempestividade; Precisão; Usabilidade; 
Flexibilidade. 
RESPOSTA: LETRA A – CURTA E SALVE O MATERIAL