TÓPICOS DE BIG DATA EM PYTHON

18/04/2022 21:21 Estácio: Alunos https://simulado.estacio.br/alunos/ 1/5 T e s t e d e C o n h e c i m e n t o a v a l i e s u a a p r e n d i z a g e m Em relação aos V's que caracterizam os projetos de Big Data, selecione a opção que tr ata do processamento dos dados. Em relação às plataformas para Internet das Coisas, selecione a opção correta sobre o Arduino. TÓPICOS DE BIG DATA EM PYTHON Lupa Calc. EEX0174_202003379867_TEMAS Aluno: CARLOS ROGERIO ALONSO ROCHA Matr .: 202003379867 Disc.: TÓP BIG EM PYT 2022.1 EAD (GT) / EX Prezado (a) Aluno(a), V ocê fará agora seu TESTE DE CONHECIMENTO ! Lembre-se que este ex ercício é opcional, mas não valerá ponto par a sua avaliação . O mesmo será composto de questões de múltipla escolha. Após responde cada questão, você terá acesso ao gabarito comentado e/ou à explicação da mesma. Aprov eite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e A VS. 1. velocidade valor veracidade variedade volume Data Resp.: 18/04/2022 21:19:35 Explicação: A característica velocidade tr ata da rapidez de ger ação e processamento dos dados. V ariedade diz respeito ao formato dos dados, valor está relacionado ao resultado útil da análise dos dados, volume significa a quantidade de dados disponíveis para tr atamento e a ver acidade diz respeito à confiabilidade da origem dos dados. 2. É um ecossistema que envolve softw are e hardware É um protocolo de internet das coisas É uma placa de hardware É o outro nome para R aspberry PI É um programa Data Resp.: 18/04/2022 21:20:00 Explicação: O arduino é uma tecnologia que combina hardware e software e é utilizada par a internet das coisas. Portanto , não é um programa, nem uma placa de hardware e tão pouco um protocolo de comunicação . Já o Raspberry PI não é o mesmo que Arduino, pois se trata de uma outr a tecnologia para internet das coisas. 18/04/2022 21:21 Estácio: Alunos https://simulado.estacio.br/alunos/ 2/5 Em relação ao Hadoop, selecione a opção correta que trata da otimização da relação custo e benefício a respeito da expansão de uma infraestrutur a. Em relação aos arquivos de configuração do Hadoop , selecione a opção correta que contém o arquivo que trata das configurações do HDFS. O PySpark caracteriza-se como uma biblioteca Spark responsável por ex ecutar programas usando recursos do Apache Spark. Selecione a opção correta que contenha itens que são pré-requisitos de instalação para utilização do PySpark. Observe o trecho de código abaixo query = "SELECT * FROM tabela_teste WHERE valor = " +str(str_valor) registros = spark.sql(query) Selecione a opção correta a respeito dele. 3. V ariedade dos dados T empo de resposta Escalabilidade V olume de dados Flexibilidade Data Resp.: 18/04/2022 21:20:22 Explicação: A escalabilidade trata da expansão de um sistema. Essa situação é bastante comum em projetos de Big Data. No caso do Hadoop, ele pode utilizar equipamentos comuns, como computadores pessoais formando clusters de escalabilidade horizontal. 4. hadoop-env .cmd mapred-site.xml yarn-site.xml core-site.xml hdfs-site.xml Data Resp.: 18/04/2022 21:20:34 Explicação: O arquivo de configuração hdfs-site.xml é o responsáv el pela definição de configuração par a processos do HDFS. Ele também é responsável por fazer a especificação da replicação de bloco padrão e verificação de permissão no HDFS. 5. Java e Python Java e R Casandra e Spark Hadoop e Spark Python e Escala Data Resp.: 18/04/2022 21:20:52 Explicação: Gabarito: Java e Python Justificativa: A utilização do PySpark depende principalmente de três pré-requisitos: instalação e configuração do Java, Python e do Spark. Além disso , é necessário tratar detalhes da plataforma sobre a qual o Spark v ai rodar . No caso do Google Colab, é necessário instalar o FindSpark e o próprio PySpark também. 6. É um exemplo de aplicação de GraphX. 18/04/2022 21:21 Estácio: Alunos https://simulado.estacio.br/alunos/ 3/5 Compreender a análise de dados em Python é fundamental para o cientista de dados. Qual o papel do sistema pip da linguagem Python? Dado que Felipe quer fazer a junção entre dois conjuntos de dados e escrev eu o seguinte código: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'lkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'v alue': [1, 2, 3, 5]}) df2 = pd.DataFrame({'rkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'v alue': [5, 6, 7, 8]}) df1.merge(df2, left_on='lkey', right_on='rkey') Qual destas alternativas descreve as saídas do código? I ¿ O conjunto resultante terá colunas lkey , value_x, rkey , value_y II ¿ O código não executará, pois Filipe não definiu os sufixos de coluna III ¿ O resultado do código em questão retornará um pd.Series juntando os conjuntos pela lkey e rkey . T rata-se de um exemplo de utilização do Spark SQL É possível afirmar que a tabela_teste existe. A execução do trecho de código vai funcionar corretamente. A implementação do trecho de código está errada. Data Resp.: 18/04/2022 21:21:03 Explicação: Gabarito: T rata-se de um exemplo de utilização do Spark SQL Justificativa: O trecho de código corresponde a uma aplicação do Spark SQL. Esse componente viabiliza a utilização de código SQL que facilita bastante a manipulação de dados estruturados. A implementação está codificada corretamente, apesar de não ser possível afirmar se vai ex ecutar sem erros, pois no código não aparecem informações que permitam fazer afirmações sobre a execução. 7. Biblioteca de Processamento de Linguagem Natural. Gerenciador de memória do Python. Motor de Busca da IDE do Python. Gerenciador de espaços virtuais do Python. Gerenciador de Pacotes do Python. Data Resp.: 18/04/2022 21:21:12 Explicação: O papel do comando pip é gerenciar os pacotes a serem importados no Python, bem como instalá-los via comando pip install. Gerenciar memória é papel do sistema operacional, não do pip. A função de gerenciar espaços virtuais é atribuída ao venv , o virtualenv . Motor de busca é uma atribuição de IDE, não de linguagem de programação. O processamento de linguagem natur al é função de biblioteca, diferente de gerenciamento de pacotes. 8. Apenas a opção II está correta. Apenas as opções I e III estão corretas. Apenas a opção I está correta. Apenas as opções II e III estão corretas. Apenas a opção III está correta. Data Resp.: 18/04/2022 21:21:17 Explicação: A afirmativa I está corretíssima uma vez que o resultado terá as colunas cha ves e as colunas valores acrescidas dos sufixos padrões, porquanto não há declaração explícita. A afirmativ a II é incorreta, por mais que seja uma boa prática definir os nomes dos sufixos de suas junções, não sendo impeditivo à biblioteca executar a junção sem elas. A afirmativa III é incorreta, pois o resultado de uma junção é um pd.DataFr ame, uma vez que estamos falando de operações fechadas assim como a álgebr a que rege o bom funcionamento de um sistema, i.e. , como a entrada é de DataFr ames, a saída obrigatoriamente também tem que ser de DataFrames. 18/04/2022 21:21 Estácio: Alunos https://simulado.estacio.br/alunos/ 4/5 O termo mineração de dados é amplamente usado na comunidade técnica a esmo, mas, na realidade ele se refere ao processo de: No modelo de aprendizado profundo, as camadas internas ocultas representam: I - Abstrações de aspectos de dados complexos II - Informação relevante dos dados de entr ada III - Pesos e Viéses 9. DNN LSTM CNN RNN KDD Data Resp.: 18/04/2022 21:21:29 Explicação: A comunidade de TI chama indiscriminadamente de mineração de dados, todo o conjunto de etapas de coleta de dados, seleção de dados, pré-processamento, transformação , descoberta de padrões, e av aliação de mineração de dados. A alternativa correta é KDD , ou Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD, do inglês Knowledge Discovery in Databases), pois refere-se ao nome do processo de descobrir padrões, sendo o KDD comumente denominado de Mineração de dados. A alternativ a CNN refere-se às redes neurais conv olucionais (do inglês Convolutional Neur al Network ¿ CNN), sendo muito utilizadas em processamento de imagens. A alternativa DNN é uma opção cujo conceito não foi explorado no tema. A alternativ a LSTM refere-se à arquitetura das redes neurais recorrentes (R ecurrent Neural Networks - RNN), utilizadas em problemas sequenciais ou tempor ais. A alternativa RNN refere-se às redes neur ais recorrentes, também utilizadas em problemas sequenciais ou temporais. 10. As alternativas I, II e III Apenas I Apenas III Apenas I e III Apenas II e III Data Resp.: 18/04/2022 21:21:33 Explicação: Os modelos de aprendizado profundo são modelos conexionistas que usam suas camadas internas para abstr air automaticamente abstrações de aspectos complexos dos dados, como uma linha reta ou uma curv a, e até mesmo combinações de aspectos descobertos em camadas anteriores. alternativa I - Abstr ações de aspectos de dados complexos ¿ está correta pois os modelos de aprendizado profundo são modelos conexionistas que usam suas camadas internas para abstr air automaticamente abstrações de aspectos complexos dos dados, como uma linha reta ou uma curva, e até mesmo combinações de aspectos descobertos em camadas anteriores. A alternativa II - Informação relev ante dos dados de entrada - está incorreta por estar relacionada com o conceito de sistema de informação, que é uma coleção de partes que recebe dados como insumo, processa-os por meio de dinâmicas internas das partes e devolve informação relev ante ao usuário final. 18/04/2022 21:21 Estácio: Alunos https://simulado.estacio.br/alunos/ 5/5 A alternativa III ¿ P esos e Vieses ¿ está incorreta, pois o aprendizado profundo tenta modelar abstrações de alto nível de dados, sendo os grafos empregados nessa área as redes neur ais artificiais, onde as camadas ocultas mapeiam de forma equivariante os pesos e os filtros par a as camadas subsequentes. Não Respondida Não Grav ada Gra vada Exercício inciado em 18/04/2022 21:19:10.

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