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EEX0174 - TÓPICOS DE BIG DATA EM PYTHON - AV NOTA 10

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Luan

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Ferramentas de estudo

Questões resolvidas

Ser capaz de gerenciar uma infraestrutura complexa é uma habilidade fundamental para o profissional de Tecnologia da Informação. Sendo assim, analise as alternativas e selecione a opção que apresenta o componente responsável por desempenhar o papel de mestre na arquitetura do Hadoop.
NameNode
HServerMap
Bloco de dados
DataNode
Replicador

O Spark é um framework de alto desempenho usado para aplicações de Big Data. Em relação à arquitetura do Spark, selecione a opção correta.
O gerenciador de cluster do Spark oferece suporte a Hadoop YARN.
O Executor e os Worker Nodes desempenham papeis equivalentes na arquitetura do Spark.
O gerenciador de cluster do Spark faz o gerenciamento da execução das tarefas.
Os Worker Nodes da arquitetura Spark são responsáveis pelo gerenciamento das máquinas que executarão como escravos.
O Executor corresponde ao conjunto de máquina que executam como escravos.

Luís foi contratado recentemente para trabalhar em uma empresa de consultoria de análise de dados. O projeto no qual foi alocado já havia começado, e os colegas de Luís lhe disseram que estavam preparando o conjunto de dados para poder passar os mesmos por um modelo de árvore de decisão. Já que especificamente os colegas de Luís estão removendo dados faltantes, em qual etapa do processo de KDD, Luís se encontra:
Coleta de Dados.
Descoberta de Padrões.
Pré-Processamento.
Avaliação.
Transformação de Dados.

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Questões resolvidas

Ser capaz de gerenciar uma infraestrutura complexa é uma habilidade fundamental para o profissional de Tecnologia da Informação. Sendo assim, analise as alternativas e selecione a opção que apresenta o componente responsável por desempenhar o papel de mestre na arquitetura do Hadoop.
NameNode
HServerMap
Bloco de dados
DataNode
Replicador

O Spark é um framework de alto desempenho usado para aplicações de Big Data. Em relação à arquitetura do Spark, selecione a opção correta.
O gerenciador de cluster do Spark oferece suporte a Hadoop YARN.
O Executor e os Worker Nodes desempenham papeis equivalentes na arquitetura do Spark.
O gerenciador de cluster do Spark faz o gerenciamento da execução das tarefas.
Os Worker Nodes da arquitetura Spark são responsáveis pelo gerenciamento das máquinas que executarão como escravos.
O Executor corresponde ao conjunto de máquina que executam como escravos.

Luís foi contratado recentemente para trabalhar em uma empresa de consultoria de análise de dados. O projeto no qual foi alocado já havia começado, e os colegas de Luís lhe disseram que estavam preparando o conjunto de dados para poder passar os mesmos por um modelo de árvore de decisão. Já que especificamente os colegas de Luís estão removendo dados faltantes, em qual etapa do processo de KDD, Luís se encontra:
Coleta de Dados.
Descoberta de Padrões.
Pré-Processamento.
Avaliação.
Transformação de Dados.

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1a Questão (Ref.: 202007121600) 
Selecione a opção correta sobre o uso de Big Data. 
 
 
Grandes volumes de dados são úteis para testar a capacidade dos servidores de 
gerenciamento de dados. 
 
O volume e diversidade dos dados podem dar uma visão realística do que está sendo 
observado. 
 
É impossível não utilizar aplicações de Big Data para gerenciar projetos de internet das 
coisas. 
 
Projetos de big de Big Data são uma forma de organizar tabelas normalizadas com grande 
volume de dados. 
 
Com projetos de Big Data é sempre possível detectar fraudes em operações financeiras. 
 
 
 
 2a Questão (Ref.: 202007121783) 
Em relação aos formatos que os dados de Big Data, selecione a opção que corresponde a 
quantidade de formas que podem ser encontrados. 
 
 
5 
 
2 
 
4 
 
6 
 
3 
 
 
 
 3a Questão (Ref.: 202007130537) 
Em relação à fase de mapeamento do Hadoop, selecione a opção correta que apresenta o 
responsável pela geração de fragmento para os componentes da fase de redução. 
 
 
Leitor de registros. 
 
Particionador. 
 
Redutor. 
 
Combinador. 
 
Mapeador. 
 
 
 
 4a Questão (Ref.: 202007130258) 
Ser capaz de gerenciar uma infraestrutura complexa é uma habilidade fundamental para o 
profissional de Tecnologia da Informação. Sendo assim, analise as alternativas e selecione a 
opção que apresenta o componente responsável por desempenhar o papel de mestre na 
arquitetura do Hadoop. 
 
 
DataNode 
 
NameNode 
 
Bloco de dados 
 
Replicador 
 
HServerMap 
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 6067203/n/nStatus da quest%C3%A3o: Liberada para Uso.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 6067386/n/nStatus da quest%C3%A3o: Liberada para Uso.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 6076140/n/nStatus da quest%C3%A3o: Liberada para Uso.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 6075861/n/nStatus da quest%C3%A3o: Liberada para Uso.');
 
 
 
 5a Questão (Ref.: 202007130308) 
O Spark é um framework de alto desempenho usado para aplicações de Big Data. Em 
relação à arquitetura do Spark, selecione a opção correta. 
 
 
O gerenciador de cluster do Spark oferece suporte a Hadoop YARN. 
 
O Executor e os Worker Nodes desempenham papeis equivalentes na arquitetura do 
Spark. 
 
Os Worker Nodes da arquitetura Spark são responsáveis pelo gerenciamento das 
máquinas que executarão como escravos. 
 
O gerenciador de cluster do Spark faz o gerenciamento da execução das tarefas. 
 
O Executor corresponde ao conjunto de máquina que executam como escravos. 
 
 
 
 6a Questão (Ref.: 202007130400) 
Compreender os conceitos e princípios do framework Apache Spark é fundamental para o 
cientista de dados. Selecione a opção correta que contém o componente do 
ecossistema Spark responsável por dar suporte para tratar fluxo de dados típicos de 
aplicações de tempo real. 
 
 
Spark Core 
 
Spark SQL 
 
Spark Hadoop 
 
Spark Streaming 
 
RDDs 
 
 
 
 7a Questão (Ref.: 202007131025) 
O seguinte constructo da linguagem Python representa o condicional simples: 
 
 
if 
 
for 
 
with 
 
while 
 
else 
 
 
 
 8a Questão (Ref.: 202007131161) 
A biblioteca pandas é poderosa e de grande valia para a vida de um cientista de dados. 
Sobre ela podemos afirmar que: 
I - O nome Pandas se refere a dados em painel ou panel data 
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 6075911/n/nStatus da quest%C3%A3o: Liberada para Uso.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 6076003/n/nStatus da quest%C3%A3o: Liberada para Uso.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 6076628/n/nStatus da quest%C3%A3o: Liberada para Uso.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 6076764/n/nStatus da quest%C3%A3o: Liberada para Uso.');
II - O DataFrame é o coletivo de listas (lists) 
III - É possível criarmos DataFrames a partir de praticamente qualquer estrutura de dados, 
principalmente CSVs, Excels, e JSONsAnalise as frases listadas e assinale a alternativa 
correta. 
 
 
Apenas I e II. 
 
Apenas I e III. 
 
Apenas II e III. 
 
Apenas II. 
 
Apenas I. 
 
 
 
 9a Questão (Ref.: 202007130229) 
Luís foi contratado recentemente para trabalhar em uma empresa de consultoria de análise 
de dados. O projeto no qual foi alocado já havia começado, e os colegas de Luís lhe disseram 
que estavam preparando o conjunto de dados para poder passar os mesmos por um modelo 
de árvore de decisão. Já que especificamente os colegas de Luís estão removendo dados 
faltantes, em qual etapa do processo de KDD, Luís se encontra: 
 
 
Descoberta de Padrões. 
 
Coleta de Dados. 
 
Transformação de Dados. 
 
Pré-Processamento . 
 
Avaliação. 
 
 
 
 10a Questão (Ref.: 202007130225) 
Os modelos simbólicos são aqueles que: 
 
 
São aqueles que lidam apenas com problemas numéricos 
 
São aqueles que só lidam com problemas categóricos 
 
Se baseiam estritamente em dados e inferências estatísticas em cima deles 
 
Se baseiam em lógica e regras de inferência para aprender e raciocinar 
 
Se baseiam em táticas de agrupamento por similaridade 
 
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 6075832/n/nStatus da quest%C3%A3o: Liberada para Uso.');
javascript:alert('C%C3%B3digo da quest%C3%A3o: 6075828/n/nStatus da quest%C3%A3o: Liberada para Uso.');

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