TÓPICOS DE BIG DATA EM PYTHON AV1

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02260 - ANÁLISE DE DADOS EM PYTHON COM PANDAS
	 
	 
	 1.
	Ref.: 6076846
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Os dados que, por alguma razão, normalmente interferência humana, não chegam com todos os atributos esperados durante a coleta de dados, são conhecidos como:
		
	
	Embaralhados.
	
	Enviesados.
	 
	Faltantes.
	
	Nulos.
	 
	Corrompidos.
	
	
	 2.
	Ref.: 6076628
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	O seguinte constructo da linguagem Python representa o condicional simples:
		
	 
	if
	
	while
	
	with
	
	for
	
	else
	
	
	 
		
	02318 - BIG DATA ANALYTICS
	 
	 
	 3.
	Ref.: 6075827
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Quais os métodos de aprendizado de máquina que existem?
		
	 
	Aprendizado Supervisionado, Não-Supervisionado, Por Reforço, e Semisupervisionado
	
	Aprendizado Supervisionado, Não-Supervisionado, Por Força Bruta, e Semisupervisionado
	
	Aprendizado Supervisionado, Escondido, Por Reforço, e Semisupervisionado
	
	Aprendizado Supervisionado, Não-Supervisionado, Por Reforço, e Aleatório
	
	Aprendizado Supersticioso, Não-Supervisionado, Por Reforço, e Semisupervisionado
	
	
	 4.
	Ref.: 6075831
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Qual o processo irmão do KDD que é utilizado comumente no âmbito industrial?
		
	
	KDD-DM.
	 
	CRISP-DM.
	
	KDM.
	
	SIGM.
	
	SIGKDD.
	
	
	 
		
	02508 - HADOOP E ARMAZENAMENTO DE DADOS
	 
	 
	 5.
	Ref.: 6075861
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	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
	
	DataNode
	
	HServerMap
	
	Bloco de dados
	
	Replicador
	
	
	 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.
		
	 
	Mestre e escravo.
	
	Centralizado e centralizado.
	
	Distribuído e distribuído.
	
	Distribuído e centralizado.
	
	Centralizado e distribuído.
	
	
	 
		
	02727 - PRINCÍPIOS DE BIG DATA
	 
	 
	 7.
	Ref.: 6067207
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Em relação às características do processamento de fluxo de dados, selecione a opção correta.
		
	 
	Representam o estado de um sistema em um dado momento
	
	O fluxo de dados é intermitente
	
	São invariáveis no tempo
	
	Sempre são do mesmo tipo
	
	São relacionados à aplicações de internet das coisas
	
	
	 8.
	Ref.: 6067203
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Selecione a opção correta sobre o uso de Big Data.
		
	
	Projetos de big de Big Data são uma forma de organizar tabelas normalizadas com grande volume de dados.
	
	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.
	
	Com projetos de Big Data é sempre possível detectar fraudes em operações financeiras.
	
	
	 
		
	02729 - PRINCIPIOS DE DESENVOLVIMENTO DE SPARK COM PYTHON
	 
	 
	 9.
	Ref.: 6076011
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	A escolha adequada de uma linguagem de programação é fundamental para a maximização dos resultados almejados. Nesse sentido, selecione a opção que contém a linguagem de programação mais adequada para desenvolver aplicações para o Spark.
		
	 
	Scala
	
	Python
	
	Java Script
	
	Java
	
	R
	
	
	 10.
	Ref.: 6076003
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	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 Hadoop
	
	Spark Core
	
	Spark SQL
	 
	Spark Streaming
	
	RDDs