Estácio - AV Tópicos de Big Data em Python

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Disciplina: TÓPICOS DE BIG DATA EM PYTHON AV 
 
 
 
 
02260 - ANÁLISE DE DADOS EM PYTHON COM PANDAS 
 
 
 1. Ref.: 6076630 Pontos: 0,00 / 1,00 
 
No contexto de Coleta de Dados, o que podemos afirmar sobre Dados Primários: 
I - São dados obtidos em primeira mão pelo cientista de dados ou pelo analista de dados 
II - São dados que precisam ser pré-processados para análise, e serão feitos exclusivamente no primeiro momento pelo dono 
dos dados, o analista em questão 
III - São obtidos através de softwares de monitoramento de logs, surveys, e bancos de dados 
Analise as frases listadas e assinale a alternativa correta. 
 
 
Apenas a opção I. 
 As opções I, II, e III estão corretas. 
 
Apenas as opções I e III. 
 
Apenas a opção II. 
 Apenas as opções II e III. 
 
 
 2. Ref.: 6076628 Pontos: 0,00 / 1,00 
 
O seguinte constructo da linguagem Python representa o condicional simples: 
 
 if 
 
else 
 
while 
 
with 
 for 
 
 
 
 
02318 - BIG DATA ANALYTICS 
 
 
 3. Ref.: 6075830 Pontos: 1,00 / 1,00 
 
O boom da IA se deve ao surgimento de novas tecnologias e dispositivos que por estarem sempre conectados produzem uma 
quantidade enorme de dados. Estes dados que alimentam os modelos de aprendizado de máquina também são conhecidos 
como: 
 
 
Conhecimento. 
 Big Data. 
 
Observações. 
 
Informações. 
 
Dados Faltantes. 
 
 
 4. Ref.: 6075828 Pontos: 1,00 / 1,00 
 
Os modelos simbólicos são aqueles que: 
 
 
Se baseiam em táticas de agrupamento por similaridade 
 
São aqueles que só lidam com problemas categóricos 
 
São aqueles que lidam apenas com problemas numéricos 
 
Se baseiam estritamente em dados e inferências estatísticas em cima deles 
 Se baseiam em lógica e regras de inferência para aprender e raciocinar 
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%206076630.');
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%206076628.');
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javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%206075828.');
 
 
 
 
02508 - HADOOP E ARMAZENAMENTO DE DADOS 
 
 
 5. Ref.: 6076140 Pontos: 0,00 / 1,00 
 
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. 
 Redutor. 
 
Mapeador. 
 
Combinador. 
 Particionador. 
 
 
 6. Ref.: 6076199 Pontos: 0,00 / 1,00 
 
O sistema de arquivos distribuídos do Hadoop, conhecido como HDFS, foi idealizado para trabalhar com grandes volumes de 
dados. Selecione a opção correta que apresenta o paradigma como o HDFS funciona. 
 
 
Distribuído e distribuído. 
 
Centralizado e distribuído. 
 
Centralizado e centralizado. 
 Mestre e escravo. 
 Distribuído e centralizado. 
 
 
 
 
02727 - PRINCÍPIOS DE BIG DATA 
 
 
 7. Ref.: 6067292 Pontos: 0,00 / 1,00 
 
Em relação à Internet das coisas, selecione a opção correta que relaciona os dispositivos com aos servidores de aplicação. 
 
 Nuvem 
 
Redes locais 
 
Tecnologia proprietária 
 Servidores de banco de dados 
 
Dispositivos de recepção 
 
 
 8. Ref.: 6067455 Pontos: 0,00 / 1,00 
 
Em relação às redes de Internet das coisas, selecione a opção correta que relaciona os dispositivos entre si. 
 
 
São um relacionamento máquina a máquina 
 São redes locais 
 
São um conjunto de sinais 
 
É uma conexão rede a rede 
 São interconectados entre si 
 
 
 
 
02729 - PRINCIPIOS DE DESENVOLVIMENTO DE SPARK COM PYTHON 
 
 
 9. Ref.: 6076005 Pontos: 0,00 / 1,00 
 
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javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%206076005.');
As bibliotecas são coleções de subprogramas utilizados no desenvolvimento de softwares. Selecione a opção correta que 
contém o componente do ecossistema do Spark responsável por realizar operações paralelas em grafos. 
 
 
MLlib 
 
Spark Core 
 RDDs 
 
Spark Streaming 
 GraphX 
 
 
 10. Ref.: 6076009 Pontos: 0,00 / 1,00 
 
A biblioteca Pandas é amplamente utilizada para manipular dados heterogêneos, situação recorrente para aplicações de Big 
Data. Nesse sentido, selecione a opção que contém a estrutura de dados que possibilita o Cientista de dados atribuir nome 
para as colunas. 
 
 DataFrame 
 
SQL 
 numpy.array 
 
RDD 
 
PySpark 
 
javascript:alert('C%C3%B3digo%20da%20quest%C3%A3o:%206076009.');