QUESTIONÁRIO UNIDADE III TENDÊNCIAS EM TI

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TENDÊNCIAS EM TI 7647-60_55903_R_E1_20222 CONTEÚDO
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Curso TENDÊNCIAS EM TI
Teste QUESTIONÁRIO UNIDADE III
Iniciado 09/11/22 10:53
Enviado 09/11/22 12:08
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2,5 em 2,5 pontos  
Tempo decorrido 1 hora, 14 minutos
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Todas as respostas, Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários, Perguntas
respondidas incorretamente
Pergunta 1
Resposta Selecionada: c. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
Durante os últimos 50 anos o crescimento dos sistemas de informação, no que se refere a
sua capacidade para capturar, tratar, armazenar, compartilhar, transferir, analisar e
visualizar dados aumentou de forma exponencial. Além disso, pessoas e organizações
dependem cada vez mais de dispositivos informatizados e das fontes de informação
provenientes da Internet. A maioria dos dados armazenados não são estruturados e as
organizações frequentemente têm enfrentado desa�os para capturá-los, selecioná-los e
analisá-los. Uma das tarefas mais desa�adoras para as organizações atualmente é extrair.
Esses dados, que são altamente complexos e muito volumosos se tornaram uma área da
computação responsável por esse tratamento massivo de dados. Qual é o nome dado para
essa área?
Big Data. 
Machine Learning.
Internet of Things. 
Big Data. 
Arti�cial Inteligence. 
Industrial Automation. 
Resposta: C 
Comentário: A maioria dos dados armazenados não são estruturados, e as
organizações frequentemente vêm enfrentando desa�os para capturá-lo,
selecioná-lo e analisá-lo. Uma das tarefas mais desa�adoras para as
organizações de hoje é extrair informações e o valor que é gerado por
esses dados armazenados em seus sistemas de informação. Esses dados,
que são altamente complexos e muito volumosos para serem tratados por
um DBMS tradicional, são chamados de  Big data.
UNIP EAD BIBLIOTECAS MURAL DO ALUNO TUTORIAISCONTEÚDOS ACADÊMICOS
0,25 em 0,25 pontos
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Pergunta 2
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário da
resposta:
A Big data é um termo de�nido para um conjunto de dados que, de tão grande e
so�sticado, se torna problemático processá-los utilizando ferramentas de gerenciamento de
banco de dados disponíveis ou aplicativos de processamento contemporâneos tradicionai
s. Recentemente, algumas tendências são aplicadas no emprego de análises do
comportamento do usuário, análises preditivas ou alguns métodos de análise de dados que
extraem valor desses novos dados analíticos do ecossistema. A Big data apresenta algumas
características (V’s), entre elas uma que trata da validade e exatidão dos dados. Qual é o
nome dado para essa característica do Big data?
Veracidade.
Variedade.
Veracidade.
Velocidade.
Valor.
Viabilidade.
Resposta: B 
Comentário: Veracidade: trata-se de validade e exatidão dos dados.
Quão preciso e utilizáveis são os dados.
Pergunta 3
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Aplicações tradicionais de computadores utilizam dados estruturados, organizados em
linhas e colunas, em formato de tabela, e são encontrados em banco de dados relacionais,
sendo muito e�cientes quanto à recuperação e processamento. Também utilizam dados
não estruturados que são dados de vídeo, áudio, e-mails, documentos de textos em geral
ou gerados por aplicativos de redes sociais como mensagens do WhatsApp, por
exemplo. Alguns tipos de dados possuem uma organização diferenciada, normalmente
proveniente da Web nos formatos XML e JSON, que precisam de uma prévia análise dos
dados para identi�cação de sua estrutura. Esses dados são:
Semiestruturados.
Prede�nidos.
Pré-estruturados.
Preestabelecidos.
Intraestruturados.
Semiestruturados.
0,25 em 0,25 pontos
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Comentário
da
resposta:
Resposta: E 
Comentário: Semiestruturados: são dados com organização diferenciada,
normalmente provenientes da Web nos formatos XML e JSON, que precisam
de uma prévia análise dos dados para identi�cação de sua estrutura.
Pergunta 4
Resposta Selecionada: c. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
O RDBMS (Sistema de gerenciamento de banco de dados relacional) vem
sobrevivendo como uma ferramenta para armazenamento e processamento de dados. A
escala de RDBMS tradicional, quando comparado no seu poder de computação esperado
para processar uma grande quantidade de dados com baixa latência teve um preço muito
alto. Isso levou ao surgimento de novas tecnologias de baixo custo, baixa latência e
altamente escalonáveis e de código aberto. Hoje, lidamos com clusters Hadoop com
milhares de nós tratando milhares de terabytes de dados. Entre as principais características
que tornaram o Hadoop interessante para aplicações que envolvem um grande volume de
dados podemos citar:
Escalabilidade.
Interdependência.
Dependência.
Escalabilidade.
Complexidade.
Autoprogramação.
Resposta: C 
Comentário: Entre as principais características que tornaram o Hadoop tão
interessante para aplicações que envolvem o grande volume de dados
estão:  
 -Baixo custo: Muitas soluções necessitam de hardware de alto desempenho
para o processamento dos dados, o Hadoop foi projetado para o
armazenamento e processamento de dados em servidores tradicionais,
reduzindo consideravelmente custos com infraestrutura.  
-Escalabilidade: O Hadoop oferece escalabilidade linear para as aplicações,
além de permitir a execução de aplicações em ambientes de cluster com
centenas, ou até mesmo milhares de servidores, sem ser necessário
a refatoração de código.  
-Tolerância às falhas: sabe-se que, em ambientes com grandes conjuntos de
servidores, é comum a ocorrência de falhas nos componentes de hardware.
Pergunta 5
O NoSQL (abreviação de  Not only SQL, ou “não somente SQL”) foi um termo cunhado para
de�nir os novos modelos de armazenamento de dados. Ele foi criado para atender
necessidades de �exibilidade, disponibilidade, escalabilidade e desempenho das aplicações
inseridas no contexto da  Big Data. Uma das suas principais diferenças, se comparada ao
0,25 em 0,25 pontos
0,25 em 0,25 pontos
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Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
banco de dados relacional, destaca-se o foco principal voltado a integridade dos dados. O
s  modelos existentes de NoSQL podem ser quali�cados em 4 tipos. O NoSQL apresenta
quatro categorias, onde a mais popular, oferece simplicidade e �exibilidadeno
gerenciamento dos dados além de meios de criação de índices sobre os valores dos dados
armazenados, enriquecendo as possibilidades de consultas. Qual é o nome dado a essa car
acterísitca NoSQL?
Modelo orientado a documentos.
Modelo orientado a chave-valor.
Modelo orientado a grafos.
Modelo orientado a colunas.
Modelo orientado a documentos.
Modelo orientado a linhas.
Resposta: D 
Comentário: Orientado a documentos: categoria NoSQL mais popular,
oferece simplicidade e �exibilidade no gerenciamento dos dados, oferece
ainda, meios de criação de índices sobre os valores dos dados armazenados,
enriquecendo as possibilidades de consultas.
Pergunta 6
Resposta Selecionada: a. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
O primeiro registro do termo Ciência de Dados remonta a 1960 por Peter Naur, que
supostamente usou o termo Ciência de Dados como um substituto da ciência da
computação e, eventualmente, introduziu o termo “Datalogia”. Em 1974, Naur lançou um
livro intitulado: “Concise Survey of Computer Methods”, com uso liberal do termo Ciência de
Dados em seu livro. A Ciência de Dados possui um ciclo de vida de projetos, que é uma
metodologia amplamente usada para projetos que requerem a implantação de aplicativos
baseados em inteligência arti�cial e/ou algoritmos de aprendizado de máquina. Esse ciclo
de vida foi projetado como uma iteração ágil e sequencial de etapas que servem como
orientação sobre as tarefas necessárias, para o uso de modelos preditivos. Qual é o nome
dado para esse tipo de ciclo de vida? 
TDSP- Team Data Science Process.
TDSP- Team Data Science Process.
MapReduce.
NoSQL.
MPP (abreviação de Massively Parallel Processing).
Cascading.
Resposta: A 
Comentário: O O ciclo de vida para projetos de ciência de dados (TDSP- Team
Data Science Process) é uma metodologia amplamente usada para projetos
que requerem a implantação de aplicativos baseados em inteligência
arti�cial e / ou algoritmos de aprendizado de máquina.
0,25 em 0,25 pontos
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Pergunta 7
Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
O ciclo de vida do TDSP ( Team Data Science Process ou ciclo de vida para projetos de ciência
de dados) serve como um modelo padronizado, bem de�nido, com conjuntos de artefatos,
que podem ser usados para angariar colaboração da equipe de forma e�caz em toda linha
de produção do software. Esse ciclo de vida é composto por uma seleção das melhores
práticas e estruturas que facilitam o sucesso da entrega de soluções de análise preditiva e
aplicativos inteligentes. Dentre os cinco estágios do TDSP, um é responsável por
encontrar recursos de dados ideais para a modelo de aprendizagem de máquina, o qual
possui informações su�ciente para prever as variáveis alvo, com precisão e pode ser
implantado no ambiente de produção. Esse estágio é:
Estágio 3 – Modelagem.
Estágio 2 – Aquisição e compreensão de dados.
Estágio 4 – Implantação.
Estágio 5 – Aceitação do cliente.
Estágio 3 – Modelagem.
Estágio 1 – Compreensão do negócio.
Resposta: D 
Comentário: Estágio 3 – Modelagem. Nesta fase o objetivo é encontrar
“recursos de dados ideais” para a modelo de aprendizagem de máquina, o
qual possui informações su�cientes para prever as variáveis alvo, com
precisão e pode ser implantado no ambiente de produção.
Pergunta 8
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
O ciclo de vida do TDSP ( Team Data Science Process ou ciclo de vida para projetos de ciência
de dados) serve como um modelo padronizado, bem de�nido, com conjuntos de artefatos,
que podem ser usados para angariar colaboração da equipe de forma e�caz em toda linha
de produção do software. Esse ciclo de vida é composto por uma seleção das melhores
práticas e estruturas que facilitam o sucesso da entrega de soluções de análise preditiva e
aplicativos inteligentes. Dentre os cinco estágios do TDSP, um é responsável por reunir e
detalhar as variáveis essenciais que serão usadas como alvos para o modelo e as métricas a
ssociadas onde essas variáveis acabarão por determinar o sucesso geral do projeto. Esse
estágio é:
Estágio 1 – Compreensão do negócio.
Estágio 2 – Aquisição e compreensão de dados.
Estágio 4 – Implantação.
Estágio 5 – Aceitação do cliente.
Estágio 3 – Modelagem.
0,25 em 0,25 pontos
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e. 
Comentário
da
resposta:
Estágio 1 – Compreensão do negócio.
Resposta: E 
Comentário: O Estágio 1 - Compreensão do negócio: O objetivo desta etapa é
reunir e detalhar as variáveis essenciais que, serão usadas como alvos para o
modelo e as métricas associadas, essas variáveis acabarão por determinar o
sucesso geral do projeto. Outro objetivo signi�cativo desta etapa é a
identi�cação das fontes de dados que a empresa já possui ou pode precisar
adquirir.
Pergunta 9
Resposta
Selecionada:
c.
Respostas: a.
b.
c.
d.
e.
Comentário
da
resposta:
Ao utilizar a Ciência de Dados, as empresas não são apenas capazes de identi�car os
terminais de rede especí�cos que iniciaram o ataque cibernético, mas também estão em
posição de prever possíveis ataques futuros contra seus sistemas. Ataques cibernéticos
podem resultar na perda de dados e informações inestimáveis, resultando em danos
extremos às organizações. De que forma a Ciência de Dados pode auxiliar para que isso
ocorra?
Através da detecção do conjunto de dados visados com mais
frequência, prevendo futuros ataques cibernéticos em potencial.
Através de operações realizadas no processador, armazenamento em HD
e movimentação de dados para RAM.
Através da quantidade de máquinas interligadas que proporcionarão a
intermitência e latência de resposta de um sistema de alto desempenho.
Através da detecção do conjunto de dados visados com mais
frequência, prevendo futuros ataques cibernéticos em potencial.
Através da Redução da demanda por novos produtos e pelo uso de
matérias-primas.
Através da produção de circuitos impressos para atender a demanda dos
clientes.
Resposta: C 
Comentário: A ciência de dados pode ajudar no desenvolvimento de tais
protocolos e algoritmos impenetráveis. Ao analisar as tendências e padrões
de ataques cibernéticos anteriores a empresas em diferentes setores
industriais, a ciência de dados pode ajudar a detectar o conjunto de dados
visados com mais frequência, e até mesmo prever futuros ataques
cibernéticos em potencial.
Pergunta 10
0,25 em 0,25 pontos
0,25 em 0,25 pontos
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Quarta-feira, 9 de Novembro de 2022 12h08min34s GMT-03:00
Resposta Selecionada: e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Comentário
da
resposta:
A Cibersegurança é uma prática criada para garantir a integridade, con�dencialidade e
disponibilidade de informações. Pode representar a capacidade de se defender e se
recuperar de acidentes, como falhas no disco rígido ou falta de energia, e de ataques de
adversários. Existem várias ameaças, em diferentes campos de negócios e vários métodos
existentes são utilizados para superar as referidas ameaças. Tecnicamente, qual é o nome
dado aos criminosos digitais? 
Cibercriminosos.
Gamers.
In�uencers.
Youtubers.
Intercriminosos.
Cibercriminosos.
Resposta: E 
Comentário: Existem várias ameaças, em diferentes campos de negócios e
os vários métodos existentes para superar as referidas ameaças tem
sido discutido. Os cibercriminosos estão aumentando drasticamente em
número em paralelo com o mundo cibernético.Para trabalhar contra os
criminosos cibernéticos e proteger o interesse de civis comuns, Big
Data Analytics assume a liderança. Big data é enorme em quantidade e
qualidade e pode ser completamente usado para analisar vários padrões e
anomalias de comportamento, que podem evitar ameaças ou qualquer
ataque futuro.
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