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1)
A linguagem de programação é um recurso básico dos sistemas e aplicativos, é claro que esses não existiriam na sua ausência. Uma linguagem é utilizada pelo desenvolvedor (programador de computador) para escrever os códigos do software (programa). O código é um conjunto de instruções simbolizadas e estruturadas que, posteriormente, é transformado em uma linguagem que o computador entende, chamamos essa linguagem de linguagem de máquina. De acordo com o assunto, assinale a alternativa correta:
I. O JavaScript é uma linguagem de alto nível interpretada, a mais popular atualmente, todo desenvolvedor precisa conhecer, está presente em quase todo software desenvolvido para a nuvem.
II. O Python é uma linguagem de programação de alto nível genérica, de fácil aprendizado e uso. Caracterizada por sintaxe intuitiva e limpa, com um conjunto de objetos parecido ao JavaScript.
III. A sigla da linguagem PHP é tão utilizada que seu significado quase nunca é mencionado, originalmente conhecida por Personal Home Page e agora por Hypertext Preprocessor, é indicada para a criação de página dinâmica e interativa na web.
IV. Ruby é a linguagem de programação de alto nível criada para simplificar e aumentar a produtividade do ambiente de desenvolvimento, a fim de torná-lo leve, é dinâmica com o código aberto.
Alternativas:
· I, II e III.
· II, III e IV.
· I, II e IV.
· I, III e IV.
· I, II, III e IV.
checkCORRETO
Resolução comentada:
Todas as afirmações estão corretas e caracterizam corretamente as
linguagens.
Código da questão: 59861
2)
A respeito do Big Data e a criação de valor, considere as afirmações:
I. As organizações com melhor desempenho usam a análise de dados cinco vezes mais do que outras organizações de menor desempenho.
II.A maioria das organizações já descobriu como obter valor de seus dados e aumentar a vantagem competitiva com o BI&A.
III. Os executivos de alto escalão querem que as organizações executem decisões baseadas na análise de dados, desenvolvem projetos de cenários, simulações para decisões imediatas e situações de interrupções.
IV. Para que o processo de Big Data crie bons insights de proposta de valor, a área de análise de dados e estratégica devem trabalhar de forma harmoniosa com toda a organização.
São verdadeiras:
Alternativas:
· I, II e III.
· I, II e IV.
· I, II, III e IV.
· I, III e IV.
checkCORRETO
· II, III e IV.
Resolução comentada:
as afirmações I, III e IV são verdadeiras. A afirmação II está incorreta, pois as empresas, na maioria, nem coletam dados e também não sabem como tirar valor deles.
Código da questão: 43892
3)
Big Data é um conjunto de tecnologias para lidar com grandes volumes de dados. A análise de dados se refere às tecnologias de business intelligence e analytics (BI&A), ambas utilizadas em machine learning (aprendizado de máquina) e análise estatística. De acordo com a afirmação, assinale a alternativa INCORRETA.
Alternativas:
· A análise de dados refere-se às tecnologias de business intelligence e analytics.
· O machine Learning e a análise estatística são tecnologias de BI&A.
· O machine learning e a análise estatística são tecnologias de Big Data.
checkCORRETO
· O Big Data refere-se a tecnologias para lidar com grandes volumes de dados.
· Big Data Analytics se refere a grande volume de dados, business intelligence e analytics.
Resolução comentada:
o texto define que machine learning e a análise estatística são tecnologias de BI & A e que Big Data se refere a grande volume de dados.
Código da questão: 43890
4)
O conceito de _____________________, que envolve informações internas e externas de uma determinada indústria, mostra o crescente aumento de informações exógenas, contrapondo as informações endógenas estruturadas. As informações __________ não estruturadas provêm das redes sociais, e-mail, mídias de colaboração em massa, dispositivos de IoT, tráfego de internet, fotografias, gráficos, entre outros. Essa quantidade de dados forma o __________, caracterizado por volume, variedade, velocidade, veracidade e valor (Davenport, 2014).
Alternativas:
· Ambiente organizacional – endógenas – Big Data.
· Exógenas – de Big Data – ambiente organizacional.
· Big Data – do ambiente organizacional – dado.
· Globalidade – exógenas – dado.
· Ambiente organizacional – exógenas – Big Data.
checkCORRETO
Resolução comentada:
as palavras que completam as lacunas são: “ambiente organizacional – exógenas – Big Data”. O ambiente organizacional se refere às variáveis internas e externas ao negócio. Variáveis exógenas provêm do mundo externo da organização, neste exemplo, são não estruturadas. O conceito de Big Data está centrado nos 5 Vs.
Código da questão: 43886
5)
Sobre a relação do Big Data e os negócios, considere as afirmações:
I. A análise dos dados para obter informações que subsidiem a tomada de decisão organizacional possui características um pouco diferentes de captação, processamento e apresentação.
II. A relação entre Big Data e negócios está direcionada para áreas emergentes da atualidade, tais como: redes e mídias sociais, armazenamento em massa (data warehouse), mineração de dados (data mining), machine learning, qualidade dos dados.
III. As organizações começaram recentemente a se preocupar com o uso dos dados, pois somente agora temos computadores e sistemas para coletar e analisar.
IV. A tendência nessa relação está direcionada para disponibilidade cada vez mais de recursos para realizar o processo dos dados com menor custo e mais ferramentas gratuitas.
São verdadeiras:
Alternativas:
· I, II, III e IV.
· I, II e III.
· II, III e IV.
· I, III e IV.
· I, II e IV.
checkCORRETO
Resolução comentada:
as afirmações I, II e IV são verdadeiras. Na III, no entanto, é preciso considerar que há muito tempo as organizações se preocupam com os dados para uma tomada de decisão mais assertiva.
Código da questão: 43887
6)
Sobre algoritmos de machine learning, considere as seguintes afirmações e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) Algoritmos bayesianos codificam crenças anteriores sobre como os modelos devem se parecer. São utilizados quando a quantidade de dados não é significativa para treinar o aprendizado de máquina e formar um modelo confiável.
( ) Algoritmos baseados em instância para treinar dados montam categoria de novos dados com base na semelhança dos dados de treinamento. Esse conjunto de algoritmo é conhecido como aprendiz preguiçoso, pois não há etapa de treinamento.
( ) Clustering é uma técnica simples aplicada a algoritmos que busca entender, classificar e agrupar um objeto com parâmetros semelhantes. No clustering, os elementos agrupados em um cluster são muito mais semelhantes entre si do que os elementos de outro cluster.
( ) Aprendizado profundo leva este nome pois utiliza estrutura de ramificação chamada nó, que é semelhante aos galhos ou raiz de uma árvore para representar uma decisão.
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta:
Alternativas:
· V – F – F – V.
· V – V – V – F.
checkCORRETO
· V – V – F – F.
· V – V – F – V.
· F – F – V – V.
Resolução comentada:
a quarta afirmação “Aprendizado profundo leva este nome pois utiliza estrutura de ramificação chamada nó, que é semelhante aos galhos ou raiz de uma árvore para representar uma decisão” é falsa, pois a definição é de um algoritmo de árvore de decisão. Os algoritmos desse tipo levam este nome pois utilizam estrutura de ramificação chamada nó, que é semelhante aos galhos ou raiz de uma árvore para representar uma decisão.
Código da questão: 43898
7)
Pensando na estrutura do Big Data, assinale a alternativa correta:
I. A estrutura do Big Data considera a origem e o formato dos dados e as fontes que provem dados são as mais diversas possíveis.
II. São fontes geradoras de dado para Big Data os dispositivos diversos, dados estruturados de banco de dados organizacionais e/ou não estruturados que circulam pelas redes sociais e muitos outros lugares.
III. O Big Data era referenciado inicialmente por 8 Vs, mas esse conceito tem se modificado, alguns os definem atualmente com 3 Vs: volume,velocidade e variedade.
IV. Big Data leva a imaginar um monte de dados não sistematizado que passa por vários processamentos até fornecer algum tipo de informação.
Alternativas:
· I, II e IV.
checkCORRETO
· I, II e III.
· II, III e IV.
· I, III e IV.
· I, II, III e IV.
Resolução comentada:
a afirmação III está incorreta, pois, inicialmente, o Big Data era referenciado por 3 Vs (volume, velocidade e variedade). Esse conceito tem se modificado, alguns definem até 8 ou mais Vs, mas os 5 Vs são mais utilizados. Para Bernard, os 5 Vs são: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor (MARR, 2014).
Código da questão: 43877
8)
No artigo, Big Data in Practice, Bernard Marr (2019) afirma que Big Data é algo muito profundo e cita algumas áreas em que é possível ter excelente vantagens com seu uso. De acordo com as oportunidades da aplicação do Big Data, assinale a alternativa INCORRETA.
Alternativas:
· Otimização de máquinas e desempenho de dispositivos tem como exemplo inteligência e autonomia das máquinas, por exemplo, o carro autônomo.
· Predição de dados em rede social e pesquisa e previsão de tempo são exemplos de uso de Big Data para otimizar processos de negócios.
· Dispositivos vestíveis, tais como os relógios e braceletes, são exemplos de qualificação pessoal e otimização de desempenho em Big Data.
· Melhora da segurança e aplicação da lei tem como exemplo a detecção de intenções terroristas, investigação de suspeitos e prevenção de ataques cibernéticos.
· Decodificação de DNA possibilita encontrar nova cura e prever padrão de doenças, no entanto, por ser complexa, não se aplica ao Big Data.
checkCORRETO
Resolução comentada:
a alternativa “Decodificação de DNA possibilita encontrar nova cura e prever padrão de doenças, no entanto, por ser complexa, não se aplica ao Big Data” está incorreta, pois melhorar a saúde e a saúde pública está relacionado com a análise de dados, habilitação da decodificação de DNA que possibilita encontrar nova cura, melhoria de tratamento e prevenção de padrão de doenças. Melhora no desempenho esportivo se relaciona com a adoção do Big Data para analisar vídeos, equipamentos esportivos, rastreio de atletas para acompanhar o sono e alimentação, bem como o estado emocional nas redes sociais.
Código da questão: 43875
9)
Para cumprir seus objetivos, ________________ precisa manter em operação uma série de __________ poderosos, servidores, banco de dados, ferramentas que coletam, classificam e processam grande volume e variedade de dados em formatos diferentes com alta velocidade. O Big Data é categorizado por classes que reúnem vários componentes. A compreensão de sua estrutura facilita o entendimento da relação da ___________________ com o Big Data.
Alternativas:
· O SaaS – recursos – computação em nuvem.
· O Big Data – algoritmos – computação em nuvem.
· A computação em nuvem – recursos – Big Data.
· O Big Data – recursos – computação em nuvem.
checkCORRETO
· O IaaS – recursos – computação em nuvem.
Resolução comentada:
as palavras que completam a lacuna são “o Big Data – recursos – computação em nuvem”, pois o Big Data, para cumprir seus objetivos, requer uma gama de recursos poderosos, servidores, banco de dados, ferramentas que coletam, classificam e processam grande volume e variedade de dados em formatos diferentes com alta velocidade. O Big Data é categorizado por classes que reúnem seus componentes. A compreensão dessa estrutura facilita o entendimento da relação da computação em nuvem com o Big Data.
Código da questão: 43901
10)
Para Steve Perry, __________ está relacionado com o significado de dados, é um processo que está cada vez mais acelerado e com mais _____________ variados de dados. Afirma que, em breve, chamaremos isso de _____________, pois o valor está no significado que o dado representa e não na quantidade (PERRY, 2019).
Alternativas:
· Big Data – valores – Value Meaning.
· Big Meaning – valores – Big Data.
· Big Data – fontes e formatos – Big Meaning.
checkCORRETO
· Big Meaning – fontes e formatos – Big Data.
· Big Data – fontes e formatos – Value Meaning.
Resolução comentada:
para Steve Perry, Big Data está relacionado com o significado de dados, é um processo que está cada vez mais acelerado e com mais fontes e formatos variados de dados. Afirma que, em breve, chamaremos isso de Big Meaning (grande significado), pois o valor está no significado que o dado representa e não na quantidade (PERRY, 2019).
Código da questão: 43876