Prova de Big Data Analytic e a Tomada de Decisões

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Existem diversos métodos tradicionais que podem ser empregados para análise em cluster e são potencialmente interessantes em cenários de baixa complexidade - com quantidade de dados reduzida.
 
Em relação aos métodos hierárquicos é CORRETO afirmar que:
A
 Define aleatoriamente um ponto de partida para o parâmetro K e assim tenta otimizar o resultado ao longo das iterações.
B
 Apresenta como vantagem a simplicidade e o fato de ser eficiente, mesmo em situações onde o conjunto de dados é significativo.
C
 Agrupa um conjunto de pontos de dados em uma estrutura de árvore (dendograma) e fornece boa capacidade para comunicação dos resultados. 
D
 Divide o cluster através de níveis, onde os objetos alocados nos níveis superiores da árvore são mais próximos entre si. 
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Em épocas passadas as empresas conviviam com certas limitações, em termos de tecnologia, para que pudessem analisar seus dados.
Por outro lado, nos dias atuais, as tecnologias possibilitaram e estimularam a produção de conteúdo.
Tendo isso em mente, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
 
( ) As empresas precisam lidar com o alto volume e variedade de dados digitais propondo soluções automáticas de análise a fim de se manterem competitivas.
( ) As empresas orientadas a dados têm à disposição uma massiva quantidade de dados, porém, em muitos casos não sabem como gerenciá-los.
( ) A elevada produção de conteúdo implica em um problema de sobrecarga de informação, evidenciando as limitações da ação humana para lidar com isso.
 
Assinale a alternativa correta:
A
  V – V – V.
B
  V – F – V.
C
  F – V – V.
D
  V – F – F.
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A etapa de pré-processamento de dados é uma das etapas mais custosas do processo, especialmente em dados não estruturados, que são carregados de erros advindos da linguagem humana.
 
Com base nisso, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
 
( ) O processo de Stemming visa extrair um conjunto de palavras-chave em uma sentença.
 
( ) A remoção de stopwords é necessária para eliminar termos que apenas fazem o elo de ligação entre os elementos do texto.
 
( ) Erros ortográficos precisam ser corrigidos para melhorar a qualidade dos dados e não penalizar a análise desses dados, é possível realizar essa correção manualmente.
 
( ) A remoção de números e espaços em branco ou caracteres especiais, muitas vezes, não é necessária, pois não comprometem a análise.
 
( ) A ‘tokenização’ é o processo de quebrar o texto em tokens e assim extrair termos que podem ser utilizados, por exemplo, para análise de frequência.
 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A
  V – F – V – V – F. 
B
 F – F – F – V – V.
C
 F – V – V – F – V. 
D
 F – V – V – V – V.
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Os meios digitais consistem em um grande potencial para geração e análise dos dados. Nos dias de hoje as empresas têm investido nesses meios para compreender melhor como seus clientes atuam nestas redes.
 
Em relação à análise digital é correto afirmar que:
A
 Está relacionada a um conjunto de métricas e indicadores para avaliar o comportamento digital de um usuário, como cliques de mouse, posts nas redes sociais, tempo de sessão e assim por diante. Por ser uma área recente, ainda não possui ferramentas com recursos suficientes para análise de grande volume de dados.
B
 Conhecida hoje como “Web Analytics” e compreende todas as páginas de um website. A análise de dados nos websites é feita observando as diferentes métricas de ferramentas como Google Analytics para avaliar o comportamento virtual do usuário dentro da página.
C
 Possui uma diversidade de APIs para acesso e exploração dos dados digitais. São dados como: origens do tráfego, sites mais visitados, registros de compras em um site de vendas e assim por diante. Apesar de todo o potencial, a complexidade e o custo para extrair esses dados impedem o amplo uso desses recursos digitais.
D
 Antigamente restringia-se apenas ao termo “web”, mas nos dias de hoje o termo digital expande a todos os dispositivos capazes de conectar a web. A base dessas análises está relacionada a indicadores ou métricas específicas, como: taxa de rejeição, usuários ativos por hora, informações demográficas, etc. 
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“O processo de Big Data Analytics é utilizado nos negócios para descobrir padrões. Encontrar as tendências de mercado e acompanhar o comportamento do consumidor ajuda os negócios em suas decisões estratégicas e de marketing”.
Disponível em: < https://marketingconteudo.com/big-data-analytics/ >
 
Em relação ao processo de Big Data, o que é possível afirmar?
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A
 É interativa e constituída de etapas similares à análise tradicional, com a diferença de que pode manipular grandes conjuntos de dados em nuvem.
B
 É interativo devido às etapas de todo o processo serem independentes umas das outras, além de apresentar escopo bem reduzido, simplificando a análise. 
C
 É interativo e constituído pelas etapas de extração, ingestão, transformação, limpeza, análise de dados e visualização de dados. 
D
 É considerado iterativo de baixa complexidade se comparado à análise de dados tradicional, com etapas bem definidas e dependentes entre si.
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As métricas de segmentação representam outra classe de medidas para análise de redes sociais.
 
Em relação a essas métricas, associe os itens, conforme o código abaixo:
 
I – Coeficiente de agrupamento.
 
II – Coesão.
 
III – Clique.
 
( ) É uma medida que representa o grau de ligação existente entre dois vértices.
 
( ) É uma medida que indica a probabilidade de formação de clusters entre os vértices.
 
( ) Quando um determinado vértice está diretamente conectado a todos os outros vértices.
 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A
  I – II – III. 
B
 III – II – I.
C
 II – I – III. 
D
 II – III – I. 
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As técnicas de Multi Machine Clustering surgiram para otimizar e melhorar a escalabilidade e o desempenho das análises em cluster para atender às demandas do Big Data. Em relação às técnicas de Multi Machine Clustering, o que é possível afirmar?
 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A
 São mais velozes que as abordagens tradicionais de agrupamento, no entanto, a alta complexidade de implementação inviabiliza projetos de análises mais amplos. 
B
 É composta pela clusterização paralela e pela clusterização baseada em MapReduce. A segunda, inclusive, torna o processo de paralelização mais transparente para o desenvolvedor. 
C
 É constituída pelas técnicas de clusterização paralela e baseada em MapReduce que tornam o processo de paralelização menos complexo para o desenvolvedor.
D
 Apresentam como grande característica o alto poder de processamento com implementação de baixa complexidade e algoritmos como PAM, DBSCAN e PIRBICH. 
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As fontes de dados podem ser externas - quando se referem a fontes em que a organização não tem total controle – ou internas, quando a organização possui total controle. Ambas são úteis para análise em Big Data, visto que podem fornecer uma visão mais ampla de como o negócio está posicionado no mercado. Sobre a estrutura dos dados contidos nas fontes, é possível classificar em: dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
 
Com base nisso, associe os itens I,II e III com as descrições correspondentes abaixo:
I – Dados estruturados.
II – Dados semiestruturados.
III – Dados não estruturados.
( ) São dados que apresentam uma estrutura flexível e autodescritiva.
( ) São dados que apresentam uma estrutura bem definida com tamanho fixo.
( ) São dados que não apresentam uma estrutura e são descritos em linguagem natural.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA dos itens:
A
 I – III – II. 
B
 I – II – III. 
C
 II – III – I.
D
 II – I – III. 
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Uma das principais vantagens da clusterização baseada em MapReduce é, sem dúvida, a transparência de toda complexidade de implementação envolvida com a distribuição dos dados entre os clusters ou mesmo a capacidade para detectar e corrigir falhas que eventualmente possam ocorrer duranteo processo.
 
Relacione as técnicas com os algoritmos que as compõem, associando os itens, conforme o código abaixo:
 
I – Clusterização Paralela.
 
II – Clusterização baseada em MapReduce.
 
( ) GPMR.
 
( ) PBIRCH.
 
( ) MR-DBSCAN.
 
( ) G-DBSCAN.
 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A
  I – II – I – II. 
B
I – II – II – I.
C
  II – I – II – I. 
D
 II – I – I – II. 
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A demanda por profissionais de análise de dados ampliou o escopo de exigências destes profissionais. As empresas estão interessadas em profissionais capacitados e que tenham habilidades em trabalhar com dados. Tendo isso em mente, quais são as principais habilidades requeridas para um profissional de dados?
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A
 Capacidade para manipulação de dados, conhecimentos em estatística e aprendizado de máquina, habilidades com ferramentas e/ou linguagens de programação e capacidade para transmitir resultados.
B
 Domínio de técnicas de aprendizagem de máquina, amplo conhecimento em matemática, experiência com todos os tipos de dados ou banco de dados (extração e manipulação) e amplo conhecimento do negócio.
C
 Raciocínio lógico apurado, capacidade para extrair insights de dados não estruturados, experiência prévia em aprendizagem de máquina e pouco conhecimento do conceito de Big Data.
D
 Forte capacidade analítica, amplo conhecimento em ferramentas de visualização de dados e frameworks de Big Data como Apache Spark e PowerBI e domínio de bancos de dados não relacionais.