QUESTIONÁRIO II ESTUDOS DISCIPLINARES IV

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01/12/2021 07:47 Fazer teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE II – ESTUDOS ...
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Fazer teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE II
ESTUDOS DISCIPLINARES IV 6596-15_SEI_GH_0421_R_20212 CONTEÚDO
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Instruções
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a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 1
O que é machine learning?
Machine learning é uma tecnologia de Big Data que permite realizar
programação em máquinas virtuais.
Machine learning ou aprendizado de máquina, é um subcampo da
Inteligência Arti�cial que constrói algoritmos que permitem que os
computadores possam aprender a executar tarefas a partir de dados ao
invés de serem programados de forma explícita.
Machine learning ou aprendizado de máquina é uma linguagem de
programação para ensinar novos programadores a construírem seus
sistemas em ambientes operacionais.
Machine learning é uma pro�ssão de Big Data.
Machine learning é uma proposta pouco promissora para as análises de
grades volumes de dados.
0,5 pontos   Salva
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 2
Existem duas categorias principais de algoritmos de machine learning. Marque
as corretas.
Positiva e negativa.
Arti�cial e natural.
Supervisionada e não supervisionada.
Neural e cientí�ca.
Matemática e estatística.
0,5 pontos   Salva
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?
 Estado de Conclusão da Pergunta:
UNIP EAD BIBLIOTECAS MURAL DO ALUNO TUTORIAIS
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CONTEÚDOS ACADÊMICOS
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a.
b.
c.
d.
e.
A habilidade de pagar pelo uso dos recursos à medida que eles são utilizados é
característica da computação em nuvem. Selecione a alternativa que justi�que
esta vantagem nos serviços em nuvem.
Apresentar uma interface padrão que disponibiliza uma in�nidade de
serviços.
Esconder as características físicas da plataforma computacional.
Deslocar a localização de toda a infraestrutura computacional.
Sugerir que o usuário tem em suas mãos toda a Internet e os seus
serviços.
Permitir que os recursos sejam liberados caso não sejam utilizados,
evitando um consumo desnecessário.
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 4
Quais os três per�s básicos de pro�ssionais engajados em Ciência de Dados e
Big Data?
Cientista de requisitos, analista de sistemas, pro�ssionais de tecnologia.
Cientista de dados, analista de sistemas e estatísticos de inferência.
Administradores, gerentes comerciais, publicitários.
Cientista de dados, analista de negócios, pro�ssionais de tecnologia.
Analista de dados, analista de negócios, analista de requisitos.
0,5 pontos   Salva
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 5
Sobre a análise do tipo “preditiva”, podemos a�rmar que:
Analisa porque determinado evento aconteceu.
Aponta o que irá (ou poderá) acontecer (predição).
Identi�ca o que se deseja que aconteça e o que pode ser feito para
alcançar esse objetivo (reforçar, modi�car ou evitar uma predição).
Baseada apenas nos dados nulos.
Se encarrega de analisar o que aconteceu.
0,5 pontos   Salva
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 6
Considere as seguintes a�rmações: 
  
I. Nos próximos anos viveremos uma escassez de pro�ssionais de Ciência de
Dados. Esta escassez, ao mesmo tempo em que abre muitas perspectivas
pro�ssionais para os que abraçarem a função, também atuará como um
entrave, pois di�cultará às empresas usarem Big Data com e�ciência. 
II. Há uma grande procura pelos cientistas de dados – remuneração média nos
EUA já é superior a 100 mil dólares por ano. 
III. Cientistas de dados fazem parte de uma nova geração de especialistas
analíticos que têm as habilidades técnicas para resolver problemas complexos. 
  
Estão corretas:
As a�rmações I e II.
As a�rmações II e III.
As a�rmações I e III.
As a�rmações I, II e III.
Apenas a a�rmação I.
0,5 pontos   Salva
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a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 7
Sobre os seguintes exemplos, responda à pergunta que segue. 
  
I. Detecção de fraudes, carros automatizados, melhores sistemas de
monitoramento, detecção e prevenção de epidemias. 
II. Detecção de terremotos, educação customizada, por demanda e online. 
III. Medicamentos customizados baseados no histórico de cada paciente. 
IV. Processo otimizado de iluminação residencial, industrial e pública, sistemas
de buscas mais e�cientes. 
V. Geomarketing através de smartphones, marketing personalizado, combate ao
crime e ao terrorismo. 
  
São exemplos de onde pode ser aplicada a ciência de dados:
Apenas I.
Apenas II.
Apenas III.
Apenas IV e V.
Todos os exemplos.
0,5 pontos   Salva
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 8
O que é DataOps?
É um conjunto operações de dados independente da Ciência de Dados e
tornou-se assim uma ferramenta de dados eletrônicos e funcionais,
fundamental para qualquer organização de TI que queira sobreviver e
prosperar em um mundo em que inteligência de negócios em tempo
compartilhado é uma necessidade competitiva.
É um conjunto de melhores práticas que visam tornar e�ciente a
coordenação entre a Ciência de Dados e as operações de dados e tornou-
se assim um assunto fundamental para qualquer organização de TI que
queira sobreviver e prosperar em um mundo onde inteligência de
negócios em tempo real é uma necessidade competitiva.
É um conjunto de linguagens de programação para desenvolvedores em
C++, java e scripts operacionais.
É um conjunto de técnicas de levantamento de dados para análise
cientí�ca, para impressão de relatórios em tempo real.
É um conjunto de dados estruturados utilizados na área de Big Data.
0,5 pontos   Salva
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 9
Por onde devemos começar um projeto de Data Science?
Pelo levantamento de dados.
Pela reunião de início de gerenciamento do projeto.
Pelo objetivo, ou seja, as questões que precisam ser respondidas.
Pela preparação dos dados do projeto.
Pela análise dos dados do projeto.
0,5 pontos   Salva
a.
b
PERGUNTA 10
A cultura orientada por dados é conhecida nas empresas como:
Data-science culture.
Data driven culture
0,5 pontos   Salva
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b.
c.
d.
e.
Data-driven culture.
Data-lake culture.
DataOps culture.
Big Data world.
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