AV - TOPICOS DE BIG DATA EM PYTHON

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05/07/2022 09:47 EPS
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THALYSON MENDES SOARES
202004280309
 
Disciplina: TÓPICOS DE BIG DATA EM PYTHON AVS
Aluno: THALYSON MENDES SOARES 202004280309
Professor: ROBSON LORBIESKI
 Turma: 9001
EEX0174_AVS_202004280309 (AG) 17/06/2022 10:53:19 (F) 
Avaliação:
8,0
Av. Parcial.:
2,0
Nota SIA:
10,0 pts
 
 
 
02260 - ANÁLISE DE DADOS EM PYTHON COM PANDAS 
 
 1. Ref.: 6076630 Pontos: 1,00 / 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 II.
Apenas a opção I.
Apenas as opções I e III.
Apenas as opções II e III.
 As opções I, II, e III estão corretas.
 
 2. Ref.: 6076764 Pontos: 1,00 / 1,00
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
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 II.
 Apenas I e III.
Apenas II e III.
Apenas I.
 Educational Performace Solution EPS ® - Alunos 
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02318 - BIG DATA ANALYTICS 
 
 3. Ref.: 6075832 Pontos: 1,00 / 1,00
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.
Avaliação.
 Pré-Processamento . 
 
 4. 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:
 Big Data.
Dados Faltantes.
Observações.
Conhecimento.
Informações.
 
 
02508 - HADOOP E ARMAZENAMENTO DE DADOS 
 
 5. Ref.: 6076138 Pontos: 1,00 / 1,00
Em relação aos RDBMS, selecione a opção que apresenta a característica que trata as transações em um
banco de dados como uma unidade indivisível.
Indivisibilidade.
Consistência.
 Atomicidade.
Isolamento.
Durabilidade.
 
 6. Ref.: 6076199 Pontos: 1,00 / 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 centralizado.
 Mestre e escravo.
Centralizado e distribuído.
Distribuído e distribuído.
Centralizado e centralizado.
 
 
02727 - PRINCÍPIOS DE BIG DATA Educational Performace Solution EPS ® - Alunos 
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 7. Ref.: 6067388 Pontos: 0,00 / 1,00
Em relação às aplicações de Internet das coisas, selecione a opção correta sobre os seus objetivos.
 Ampliar o volume de dados da aplicação
 Obter dados que sirvam como base na tomada de decisão
Aumentar a diversidade dos dados
Aumentar a complexidade do processo de gestão dos dados
Melhorar a interatividade com o usuário
 
 8. Ref.: 6067205 Pontos: 0,00 / 1,00
Em relação aos modelos de serviço de nuvem, selecione a opção correta com o modelo de serviço focado no
hardware.
 HaaS
 IaaS
CaaS
PaaS
MaaS
 
 
02729 - PRINCIPIOS DE DESENVOLVIMENTO DE SPARK COM PYTHON 
 
 9. Ref.: 6082368 Pontos: 1,00 / 1,00
O Apache Spark é um framework de código aberto aplicado para projetos de Big Data. Selecione a opção correta
que contenha apenas funções que podem ser categorizadas como ações no Spark.
collect, flatMap e sample.
take, filter e sample.
 first, take e reduce.
count, collect e map.
reduce, map e filter.
 
 10. Ref.: 6075911 Pontos: 1,00 / 1,00
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 Executor corresponde ao conjunto de máquina que executam como escravos.
Os Worker Nodes da arquitetura Spark são responsáveis pelo gerenciamento das máquinas que executarão
como escravos.
O Executor e os Worker Nodes desempenham papeis equivalentes na arquitetura do Spark.
 O gerenciador de cluster do Spark oferece suporte a Hadoop YARN.
O gerenciador de cluster do Spark faz o gerenciamento da execução das tarefas.
 
 
 
Educational Performace Solution EPS ® - Alunos 
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