Exercícios BIG DATA

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Exercícios
Respostas enviadas em: 06/01/2023 11:54
1. 
A união de bases de dados similares, para tentar melhorar a análise dos dados, é uma tarefa comum em ciência de dados.
Dado que uma base de dados A contém dados íntegros, com grande confiabilidade e com campos similares aos de uma base de dados B, ambas as bases poderiam ser usadas para analisar um conjunto de dados. No entanto, na base B, verifica-se que 65% de seu total de campos está nulo, e muitos dados contêm erros relacionados ao formato. Qual seria uma boa estratégia a ser adotada dentro dos processos de ciência de dados?
Resposta incorreta.
A. 
Devem-se descartar as duas bases, justamente por não ser possível realizar a integração.
A base A contém dados confiáveis, e, apesar de a base B ter colunas correlatas às da base A, não é possível realizar a integração devido à quantidade de campos nulos e de dados coletados de forma errada. Assim, mantém-se somente a base A como objeto de estudo e descarta-se a B.
Resposta incorreta.
B. 
Mantém-se a segunda base somente, pois, como ela contém erros, de fato, será o objeto de estudo.
A base A contém dados confiáveis, e, apesar de a base B ter colunas correlatas às da base A, não é possível realizar a integração devido à quantidade de campos nulos e de dados coletados de forma errada. Assim, mantém-se somente a base A como objeto de estudo e descarta-se a B.
Você acertou!
C. 
A base A será mantida, pois contém dados confiáveis, e a base B será descartada.
A base A contém dados confiáveis, e, apesar de a base B ter colunas correlatas às da base A, não é possível realizar a integração devido à quantidade de campos nulos e de dados coletados de forma errada. Assim, mantém-se somente a base A como objeto de estudo e descarta-se a B.
Resposta incorreta.
D. 
É possível integrar as duas bases, mesmo com alguns erros na base B.
A base A contém dados confiáveis, e, apesar de a base B ter colunas correlatas às da base A, não é possível realizar a integração devido à quantidade de campos nulos e de dados coletados de forma errada. Assim, mantém-se somente a base A como objeto de estudo e descarta-se a B.
Resposta incorreta.
E. 
A base B tem colunas correlatas à base A; portanto, deve-se realizar a integração.
A base A contém dados confiáveis, e, apesar de a base B ter colunas correlatas às da base A, não é possível realizar a integração devido à quantidade de campos nulos e de dados coletados de forma errada. Assim, mantém-se somente a base A como objeto de estudo e descarta-se a B.
 
Em ciência de dados, o contexto do armazenamento dos dados tem seus pormenores para que tenhamos a devida segurança e fácil recuperação.
Um hospital armazena os dados de seus pacientes a fim de que possa ter mais segurança e, também, realizar o devido tratamento. Especificamente na área de dermatologia, há uma pequena amostra de dados armazenados:
​​​​​​​Eles foram realizados por um dermatologista de renome; assim, há alta taxa de confiabilidade e qualidade nos dados. No entanto, ele armazenou os dados dentro de seu smartphone em bloco de anotação digital, ao qual somente ele tem acesso. A partir do problema, o que se pode inferir a respeito do armazenamento, da recuperação, da qualidade e da privacidade? 
Resposta incorreta.
A. 
O médico armazenou de forma a dificultar a recuperação dos dados por outros; no entanto, não há privacidade.
O médico armazenou os dados em um dispositivo de baixa confiabilidade, pois um smartphone pode queimar, e ele perderia seus dados. É claro que, como somente ele tem o acesso, foi mantida a privacidade. E, como é relatado que é um médico de renome, seus dados coletados são confiáveis e de qualidade. A recuperação dos dados é difícil, uma vez que estão apenas em blocos de anotação, e não disponíveis em um sistema.
Resposta incorreta.
B. 
Ele armazenou em um formato correto e com alta confiabilidade, de modo que não ocorra perda dos dados.
O médico armazenou os dados em um dispositivo de baixa confiabilidade, pois um smartphone pode queimar, e ele perderia seus dados. É claro que, como somente ele tem o acesso, foi mantida a privacidade. E, como é relatado que é um médico de renome, seus dados coletados são confiáveis e de qualidade. A recuperação dos dados é difícil, uma vez que estão apenas em blocos de anotação, e não disponíveis em um sistema.
Você acertou!
C. 
A coleta tem qualidade e confiabilidade, e, de fato, o armazenamento foi feito de forma errada, já que dificulta a recuperação, com possibilidades de perda.
O médico armazenou os dados em um dispositivo de baixa confiabilidade, pois um smartphone pode queimar, e ele perderia seus dados. É claro que, como somente ele tem o acesso, foi mantida a privacidade. E, como é relatado que é um médico de renome, seus dados coletados são confiáveis e de qualidade. A recuperação dos dados é difícil, uma vez que estão apenas em blocos de anotação, e não disponíveis em um sistema.
Resposta incorreta.
D. 
A privacidade é mantida por ser um acesso único, e a recuperação é fácil. Já a qualidade dos dados é baixa e com pouca confiabilidade.
O médico armazenou os dados em um dispositivo de baixa confiabilidade, pois um smartphone pode queimar, e ele perderia seus dados. É claro que, como somente ele tem o acesso, foi mantida a privacidade. E, como é relatado que é um médico de renome, seus dados coletados são confiáveis e de qualidade. A recuperação dos dados é difícil, uma vez que estão apenas em blocos de anotação, e não disponíveis em um sistema.
Resposta incorreta.
E. 
Ao priorizar a privacidade, o médico afetou a confiabilidade dos dados; portanto, eles devem ser descartados.
O médico armazenou os dados em um dispositivo de baixa confiabilidade, pois um smartphone pode queimar, e ele perderia seus dados. É claro que, como somente ele tem o acesso, foi mantida a privacidade. E, como é relatado que é um médico de renome, seus dados coletados são confiáveis e de qualidade. A recuperação dos dados é difícil, uma vez que estão apenas em blocos de anotação, e não disponíveis em um sistema.
 
A partir da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), as instituições devem ter o devido cuidado nos processos de ciência de dados, a fim de garantir a eficiência necessária com o cumprimento das normas.
Um sistema, alocado na Internet, solicita ao usuário dados pessoais e os armazena em uma base de dados relacional confiável, à qual somente a própria empresa tem acesso, utilizando-a para o fim de marketing. De acordo com a Lei Geral da Proteção de Dados e as fases de coleta e descarte do processo de ciência de dados, pode-se afirmar que:
Resposta correta.
A. 
o usuário pode solicitar a qualquer momento uma cópia dos dados, bem como compreender para que fim estão sendo utilizados.
Uma empresa pode coletar ou descartar os dados, sempre com o consentimento do usuário, de acordo com a LGPD. Assim, o usuário pode solicitar a qualquer momento qualquer uma das duas ações. A finalidade para a qual os dados são utilizados sempre deve ser informada ao usuário.
Resposta incorreta.
B. 
mesmo que o usuário peça o descarte, a empresa não é obrigada a fazê-lo, já que o usuário assinou um contrato digital de consentimento.
Uma empresa pode coletar ou descartar os dados, sempre com o consentimento do usuário, de acordo com a LGPD. Assim, o usuário pode solicitar a qualquer momento qualquer uma das duas ações. A finalidade para a qual os dados são utilizados sempre deve ser informada ao usuário.
Resposta incorreta.
C. 
a empresa pode utilizar os dados para o fim necessário, ou seja, mesmo que tenha iniciado com marketing, poderá, posteriormente, realizar a venda dos dados.
Uma empresa pode coletar ou descartar os dados, sempre com o consentimento do usuário, de acordo com a LGPD. Assim, o usuário pode solicitar a qualquer momento qualquer uma das duas ações. A finalidade para a qual os dados são utilizados sempre deve ser informada ao usuário.
Resposta incorreta.
D. 
para que seja realizada a coleta de dados, a empresa não precisa que o usuário informe o consentimento, poispode utilizar-se de outras vias.
Uma empresa pode coletar ou descartar os dados, sempre com o consentimento do usuário, de acordo com a LGPD. Assim, o usuário pode solicitar a qualquer momento qualquer uma das duas ações. A finalidade para a qual os dados são utilizados sempre deve ser informada ao usuário.
Você não acertou!
E. 
se o usuário pedir o descarte dos dados, a coleta não mais poderá ser realizada em nenhum momento, pois o usuário será excluído permanentemente.
Uma empresa pode coletar ou descartar os dados, sempre com o consentimento do usuário, de acordo com a LGPD. Assim, o usuário pode solicitar a qualquer momento qualquer uma das duas ações. A finalidade para a qual os dados são utilizados sempre deve ser informada ao usuário.
Em ciência de dados, a preservação dos dados tem, em sua essência, o objetivo de contribuir para que o dado coletado tenha suas informações originais e fidedignas, sem perda de informações quando de sua recuperação.
No processo de identificação de pragas, um agrônomo pode colher, em campo, diversas fotografias em alta qualidade de cada uma delas e catalogá-las em seu sistema com o intuito de organizar uma base necessária para os seus estudos. No entanto, ao realizar os processos para a identificação, percebe que o horário e a qualidade das fotografias têm um papel importante para a catalogação. No que se refere aos fatores que permeiam as fases da ciência de dados, o que se pode compreender nesse contexto? 
Resposta incorreta.
A. 
A parte dos direitos autoriais foi violada, já que realizou fotografias de diversas pragas sem a autorização devida.
Os metadados, que são informações sobre os dados das fotografias, também têm sua importância, como pôde ser evidenciado nesse caso, e fazem parte da preservação dos dados. Os direitos autorais não foram violados, uma vez que não existe tal autorização para o reino animal em questão. A priori, a viralidade não aconteceria, em virtude de as imagens não terem significado para o público, mas para um contexto específico de pesquisa. As fotografias foram colhidas em alta qualidade, e é necessário o seu armazenamento para os estudos atuais e futuros.
Resposta incorreta.
B. 
Devido à qualidade baixa dos dados, não é possível prosseguir com os estudos.
Os metadados, que são informações sobre os dados das fotografias, também têm sua importância, como pôde ser evidenciado nesse caso, e fazem parte da preservação dos dados. Os direitos autorais não foram violados, uma vez que não existe tal autorização para o reino animal em questão. A priori, a viralidade não aconteceria, em virtude de as imagens não terem significado para o público, mas para um contexto específico de pesquisa. As fotografias foram colhidas em alta qualidade, e é necessário o seu armazenamento para os estudos atuais e futuros.
Resposta incorreta.
C. 
Estas seriam fotografias que se disseminariam facilmente nas redes sociais, pois todos compreenderiam seu significado.
Os metadados, que são informações sobre os dados das fotografias, também têm sua importância, como pôde ser evidenciado nesse caso, e fazem parte da preservação dos dados. Os direitos autorais não foram violados, uma vez que não existe tal autorização para o reino animal em questão. A priori, a viralidade não aconteceria, em virtude de as imagens não terem significado para o público, mas para um contexto específico de pesquisa. As fotografias foram colhidas em alta qualidade, e é necessário o seu armazenamento para os estudos atuais e futuros.
Resposta incorreta.
D. 
A preservação das fotografias não é necessária, já que, após os estudos, elas serão descartadas.
Os metadados, que são informações sobre os dados das fotografias, também têm sua importância, como pôde ser evidenciado nesse caso, e fazem parte da preservação dos dados. Os direitos autorais não foram violados, uma vez que não existe tal autorização para o reino animal em questão. A priori, a viralidade não aconteceria, em virtude de as imagens não terem significado para o público, mas para um contexto específico de pesquisa. As fotografias foram colhidas em alta qualidade, e é necessário o seu armazenamento para os estudos atuais e futuros.
Você acertou!
E. 
· Mostra a importância dos metadados, já que o dia e a hora das fotografias, bem como a sua qualidade, são dados que poderiam ser obtidos.
Os metadados, que são informações sobre os dados das fotografias, também têm sua importância, como pôde ser evidenciado nesse caso, e fazem parte da preservação dos dados. Os direitos autorais não foram violados, uma vez que não existe tal autorização para o reino animal em questão. A priori, a viralidade não aconteceria, em virtude de as imagens não terem significado para o público, mas para um contexto específico de pesquisa. As fotografias foram colhidas em alta qualidade, e é necessário o seu armazenamento para os estudos atuais e futuros.
 
Na etapa de preparação de dados a serem submetidos ao processo de mineração de dados, uma importante tarefa consiste no processo de normalização dos dados numéricos, que está dentro do contexto da análise exploratória e do pré-processamento dos dados. Com isso, leva-se o conjunto de dados a uma mesma escala, evitando distorções na execução dos algoritmos de aprendizado de máquina utilizados na descoberta de conhecimento de dados, afetando a análise dos resultados.
A respeito da análise exploratória e o descarte dos dados, é possível afirmar:
Resposta incorreta.
A. 
Mesmo que a análise exploratória mostre campos nulos, a extração de conhecimento ainda pode ser feita com esses campos.
A primeira parte é a identificação dos dados necessários ao problema, e, assim, é realizada a coleta; posteriormente, haverá a normalização e, assim, a mineração dos dados. A análise exploratória é parte importante para o conhecimento dos dados; caso se observem campos nulos, eles podem ser retirados ou readequados. Se, na pós-coleta, no armazenamento e na análise for constatado que há dados que não fazem sentido ao problema ou que não podem ser utilizados, seja por erros, seja por privacidade, eles serão descartados.
Resposta correta.
B. 
O descarte é realizado minuciosamente, retirando-se o que não faz sentido ao problema ou o que não tem condições de ter conhecimento extraído.
A primeira parte é a identificação dos dados necessários ao problema, e, assim, é realizada a coleta; posteriormente, haverá a normalização e, assim, a mineração dos dados. A análise exploratória é parte importante para o conhecimento dos dados; caso se observem campos nulos, eles podem ser retirados ou readequados. Se, na pós-coleta, no armazenamento e na análise for constatado que há dados que não fazem sentido ao problema ou que não podem ser utilizados, seja por erros, seja por privacidade, eles serão descartados.
Você não acertou!
C. 
A mineração de dados é realizada já durante a coleta, a fim de que já se possa obter insights dos dados.
A primeira parte é a identificação dos dados necessários ao problema, e, assim, é realizada a coleta; posteriormente, haverá a normalização e, assim, a mineração dos dados. A análise exploratória é parte importante para o conhecimento dos dados; caso se observem campos nulos, eles podem ser retirados ou readequados. Se, na pós-coleta, no armazenamento e na análise for constatado que há dados que não fazem sentido ao problema ou que não podem ser utilizados, seja por erros, seja por privacidade, eles serão descartados.
Resposta incorreta.
D. 
A análise exploratória é um passo que poderia ser ignorado, já que, ao identificar um dado na coleta, ele deve fazer parte de solução.
A primeira parte é a identificação dos dados necessários ao problema, e, assim, é realizada a coleta; posteriormente, haverá a normalização e, assim, a mineração dos dados. A análise exploratória é parte importante para o conhecimento dos dados; caso se observem campos nulos, eles podem ser retirados ou readequados. Se, na pós-coleta, no armazenamento e na análise for constatado que há dados que não fazem sentido ao problema ou que nãopodem ser utilizados, seja por erros, seja por privacidade, eles serão descartados.
Resposta incorreta.
E. 
A normalização dos dados é parte importante anterior à coleta e faz com que a mineração dos dados seja mais efetiva.
A primeira parte é a identificação dos dados necessários ao problema, e, assim, é realizada a coleta; posteriormente, haverá a normalização e, assim, a mineração dos dados. A análise exploratória é parte importante para o conhecimento dos dados; caso se observem campos nulos, eles podem ser retirados ou readequados. Se, na pós-coleta, no armazenamento e na análise for constatado que há dados que não fazem sentido ao problema ou que não podem ser utilizados, seja por erros, seja por privacidade, eles serão descartados.
 
Ultimamente, com a crescente utilização de técnicas e ferramentas de Big Data, grande parte das empresas estão decidindo armazenar seus dados em nuvem e mais recentemente em bancos de dados NoSQL. Qual profissional está apto a trabalhar e manter sistemas de dados com essas tecnologias?
Resposta incorreta.
A. 
Cientista de dados.
Embora o DBA possa conhecê-las ou até trabalhar com algumas delas, é o engenheiro de dados o profissional apto a trabalhar e manter sistemas de dados completos com essas tecnologias (AWS, Azure, Hadoop, Spark, Hive, MongoDB e Cassandra). Analistas de negócios e gerentes de projetos, por não terem perfil de TI, não trabalham diretamente com essas tecnologias. Administradores de banco de dados são mais focados em bancos SQL, e aqueles mais modernos também trabalham com bancos NoSQL e por vezes em nuvem, mas algumas das tecnologias citadas (como Hadoop e Spark) não fazem parte do seu ambiente de trabalho diário, ficando por conta do engenheiro de dados. Cientistas de dados são focados nas análises dos dados e em fazer descobertas que agreguem valor ao negócio. Portanto, é indiferente se o banco de dados é SQL, NoSQL, em nuvem ou não.
Resposta incorreta.
B. 
Administrador de banco de dados.
Embora o DBA possa conhecê-las ou até trabalhar com algumas delas, é o engenheiro de dados o profissional apto a trabalhar e manter sistemas de dados completos com essas tecnologias (AWS, Azure, Hadoop, Spark, Hive, MongoDB e Cassandra). Analistas de negócios e gerentes de projetos, por não terem perfil de TI, não trabalham diretamente com essas tecnologias. Administradores de banco de dados são mais focados em bancos SQL, e aqueles mais modernos também trabalham com bancos NoSQL e por vezes em nuvem, mas algumas das tecnologias citadas (como Hadoop e Spark) não fazem parte do seu ambiente de trabalho diário, ficando por conta do engenheiro de dados. Cientistas de dados são focados nas análises dos dados e em fazer descobertas que agreguem valor ao negócio. Portanto, é indiferente se o banco de dados é SQL, NoSQL, em nuvem ou não.
Resposta incorreta.
C. 
Gerente de projetos.
Embora o DBA possa conhecê-las ou até trabalhar com algumas delas, é o engenheiro de dados o profissional apto a trabalhar e manter sistemas de dados completos com essas tecnologias (AWS, Azure, Hadoop, Spark, Hive, MongoDB e Cassandra). Analistas de negócios e gerentes de projetos, por não terem perfil de TI, não trabalham diretamente com essas tecnologias. Administradores de banco de dados são mais focados em bancos SQL, e aqueles mais modernos também trabalham com bancos NoSQL e por vezes em nuvem, mas algumas das tecnologias citadas (como Hadoop e Spark) não fazem parte do seu ambiente de trabalho diário, ficando por conta do engenheiro de dados. Cientistas de dados são focados nas análises dos dados e em fazer descobertas que agreguem valor ao negócio. Portanto, é indiferente se o banco de dados é SQL, NoSQL, em nuvem ou não.
Você acertou!
D. 
Engenheiro de dados.
Embora o DBA possa conhecê-las ou até trabalhar com algumas delas, é o engenheiro de dados o profissional apto a trabalhar e manter sistemas de dados completos com essas tecnologias (AWS, Azure, Hadoop, Spark, Hive, MongoDB e Cassandra). Analistas de negócios e gerentes de projetos, por não terem perfil de TI, não trabalham diretamente com essas tecnologias. Administradores de banco de dados são mais focados em bancos SQL, e aqueles mais modernos também trabalham com bancos NoSQL e por vezes em nuvem, mas algumas das tecnologias citadas (como Hadoop e Spark) não fazem parte do seu ambiente de trabalho diário, ficando por conta do engenheiro de dados. Cientistas de dados são focados nas análises dos dados e em fazer descobertas que agreguem valor ao negócio. Portanto, é indiferente se o banco de dados é SQL, NoSQL, em nuvem ou não.
Resposta incorreta.
E. 
Analista de negócios.
Embora o DBA possa conhecê-las ou até trabalhar com algumas delas, é o engenheiro de dados o profissional apto a trabalhar e manter sistemas de dados completos com essas tecnologias (AWS, Azure, Hadoop, Spark, Hive, MongoDB e Cassandra). Analistas de negócios e gerentes de projetos, por não terem perfil de TI, não trabalham diretamente com essas tecnologias. Administradores de banco de dados são mais focados em bancos SQL, e aqueles mais modernos também trabalham com bancos NoSQL e por vezes em nuvem, mas algumas das tecnologias citadas (como Hadoop e Spark) não fazem parte do seu ambiente de trabalho diário, ficando por conta do engenheiro de dados. Cientistas de dados são focados nas análises dos dados e em fazer descobertas que agreguem valor ao negócio. Portanto, é indiferente se o banco de dados é SQL, NoSQL, em nuvem ou não.
Muito do que uma companhia produz é proveniente de projetos, no desenvolvimento tanto de novos produtos e serviços para o cliente quanto para o próprio uso da empresa. O bom andamento dos projetos em uma empresa é um fator muito importante, pois a sistematização da má gestão em projetos pode acarretar desperdício financeiro, de recursos humanos e de tempo, além de afetar gravemente os negócios. Isso pode refletir em perdas de oportunidades, diminuição na participação no mercado ou em situações mais graves como a falência do negócio.
Visto que todo projeto pode ter um custo financeiro associado e invariavelmente tem uma duração para que seja realizado, entre os papéis estudados de uma equipe de Ciência de Dados e Big Data, qual profissional é responsável por esses assuntos para um bom andamento do projeto?
Resposta incorreta.
A. 
Analista de negócios.
O gerente de projetos é o responsável por tratar dos custos e do cronograma do projeto. Cientistas de dados, engenheiros de dados e administradores de banco de dados têm perfis técnicos e se preocupam com questões relacionadas à TI (dados e análises), não com os aspectos do projeto em si, como quanto irá custar ou quanto tempo levará para cumpri-lo. Analistas de negócios devem se atentar para entender as necessidades de negócio e observar o valor gerado pelos dados/análises da parte técnica, verificando se estão de acordo com as necessidades apresentadas. Contudo não são responsáveis por custos ou cronograma do projeto.
Resposta incorreta.
B. 
Cientista de dados.
O gerente de projetos é o responsável por tratar dos custos e do cronograma do projeto. Cientistas de dados, engenheiros de dados e administradores de banco de dados têm perfis técnicos e se preocupam com questões relacionadas à TI (dados e análises), não com os aspectos do projeto em si, como quanto irá custar ou quanto tempo levará para cumpri-lo. Analistas de negócios devem se atentar para entender as necessidades de negócio e observar o valor gerado pelos dados/análises da parte técnica, verificando se estão de acordo com as necessidades apresentadas. Contudo não são responsáveis por custos ou cronograma do projeto.
Você não acertou!
C. 
Engenheiro de dados.
O gerente de projetos é o responsável por tratar dos custos e do cronograma do projeto. Cientistas de dados, engenheiros de dados e administradores de banco de dados têm perfis técnicos e se preocupam com questões relacionadas à TI (dados e análises), não com os aspectos do projeto em si, como quanto irá custar ou quanto tempo levará para cumpri-lo.Analistas de negócios devem se atentar para entender as necessidades de negócio e observar o valor gerado pelos dados/análises da parte técnica, verificando se estão de acordo com as necessidades apresentadas. Contudo não são responsáveis por custos ou cronograma do projeto.
Resposta incorreta.
D. 
Administrador de banco de dados.
O gerente de projetos é o responsável por tratar dos custos e do cronograma do projeto. Cientistas de dados, engenheiros de dados e administradores de banco de dados têm perfis técnicos e se preocupam com questões relacionadas à TI (dados e análises), não com os aspectos do projeto em si, como quanto irá custar ou quanto tempo levará para cumpri-lo. Analistas de negócios devem se atentar para entender as necessidades de negócio e observar o valor gerado pelos dados/análises da parte técnica, verificando se estão de acordo com as necessidades apresentadas. Contudo não são responsáveis por custos ou cronograma do projeto.
Resposta correta.
E. 
Gerente de projetos.
O gerente de projetos é o responsável por tratar dos custos e do cronograma do projeto. Cientistas de dados, engenheiros de dados e administradores de banco de dados têm perfis técnicos e se preocupam com questões relacionadas à TI (dados e análises), não com os aspectos do projeto em si, como quanto irá custar ou quanto tempo levará para cumpri-lo. Analistas de negócios devem se atentar para entender as necessidades de negócio e observar o valor gerado pelos dados/análises da parte técnica, verificando se estão de acordo com as necessidades apresentadas. Contudo não são responsáveis por custos ou cronograma do projeto.
Independente do cargo de um funcionário em uma empresa, há atribuições que são trabalhadas especialmente por ele. Isso não é diferente em equipes de Ciência de Dados e Big Data. Sempre conseguimos identificar uma responsabilidade que é de um profissional específico e de nenhum outro, tendo em vista, por exemplo, sua formação na área, experiência, domínio ou simplesmente vocação.
Considerando a natureza multidisciplinar dos cientistas de dados e a quantidade de tecnologias, métodos e assuntos que eles precisam dominar, qual opção abaixo é trabalhada especialmente por eles?
Resposta incorreta.
A. 
Recuperação de desastres.
Machine learning é um tópico da alçada do cientista de dados, que é o profissional apto para o assunto. Recuperação de desastres, ciclo de vida do projeto, bancos de dados SQL e inventário dos dados brutos são assuntos trabalhados por outros perfis, mas machine learning é foco especialmente dos cientistas de dados.
Resposta correta.
B. 
Machine learning.
Machine learning é um tópico da alçada do cientista de dados, que é o profissional apto para o assunto. Recuperação de desastres, ciclo de vida do projeto, bancos de dados SQL e inventário dos dados brutos são assuntos trabalhados por outros perfis, mas machine learning é foco especialmente dos cientistas de dados.
Você não acertou!
C. 
Ciclo de vida do projeto.
Machine learning é um tópico da alçada do cientista de dados, que é o profissional apto para o assunto. Recuperação de desastres, ciclo de vida do projeto, bancos de dados SQL e inventário dos dados brutos são assuntos trabalhados por outros perfis, mas machine learning é foco especialmente dos cientistas de dados.
Resposta incorreta.
D. 
Banco de dados SQL.
Machine learning é um tópico da alçada do cientista de dados, que é o profissional apto para o assunto. Recuperação de desastres, ciclo de vida do projeto, bancos de dados SQL e inventário dos dados brutos são assuntos trabalhados por outros perfis, mas machine learning é foco especialmente dos cientistas de dados.
Resposta incorreta.
E. 
Cuidar do inventário dos dados brutos.
Machine learning é um tópico da alçada do cientista de dados, que é o profissional apto para o assunto. Recuperação de desastres, ciclo de vida do projeto, bancos de dados SQL e inventário dos dados brutos são assuntos trabalhados por outros perfis, mas machine learning é foco especialmente dos cientistas de dados.
 
Para uma equipe de Ciência de Dados e Big Data é importante que se conheça bem o negócio em foco e o mercado onde a empresa está inserida. Conhecer a empresa é saber o que é ou pode ser oferecido ao cliente no futuro, por exemplo; é conhecer o mercado e entender a concorrência, como cada empresa age frente aos concorrentes e o que pode ser feito para crescer nesse ambiente. É extremamente valioso para os técnicos da equipe de Ciência de Dados e Big Data ter em mãos essas informações de negócios para guiá-los no desenvolvimento de produtos e serviços orientados a dados. Dito isso, ter domínio do negócio da empresa, ser um facilitador entre o negócio e a TI e conhecer bem os produtos e serviços da própria empresa e da concorrência são atribuições de qual perfil?
Você acertou!
A. 
Analista de negócios.
As asserções do enunciado se referem a um profissional focado no negócio. Ainda, por conhecer bem os produtos e serviços da própria empresa e da concorrência, ​​​​​​​estamos falando do analista de negócios. São, portanto, atribuições exclusivas do analista de negócios.
Resposta incorreta.
B. 
Cientista de dados.
As asserções do enunciado se referem a um profissional focado no negócio. Ainda, por conhecer bem os produtos e serviços da própria empresa e da concorrência, ​​​​​​​estamos falando do analista de negócios. São, portanto, atribuições exclusivas do analista de negócios.
Resposta incorreta.
C. 
Administrador de banco de dados.
As asserções do enunciado se referem a um profissional focado no negócio. Ainda, por conhecer bem os produtos e serviços da própria empresa e da concorrência, ​​​​​​​estamos falando do analista de negócios. São, portanto, atribuições exclusivas do analista de negócios.
Resposta incorreta.
D. 
Engenheiro de dados.
As asserções do enunciado se referem a um profissional focado no negócio. Ainda, por conhecer bem os produtos e serviços da própria empresa e da concorrência, ​​​​​​​estamos falando do analista de negócios. São, portanto, atribuições exclusivas do analista de negócios.
Resposta incorreta.
E. 
Usuário solicitante.
As asserções do enunciado se referem a um profissional focado no negócio. Ainda, por conhecer bem os produtos e serviços da própria empresa e da concorrência, ​​​​​​​estamos falando do analista de negócios. São, portanto, atribuições exclusivas do analista de negócios.
Muitas profissões são evoluções de outras que já existiram, seja por necessidades de negócio, seja por conta da própria evolução tecnológica. Dito isso, qual perfil profissional voltado a dados foi o precursor do engenheiro de dados?
Resposta incorreta.
A. 
Usuário solicitante.
Os precursores dos engenheiros de dados são os administradores de banco de dados. Gerentes de projetos e analistas de negócios não têm perfis de TI, portanto não são os precursores dos engenheiros de dados. Cientistas de dados não têm como responsabilidades criar e manter bancos de dados, capturar dados e armazená-los, portanto também não são os precursores dos engenheiros de dados. Usuário solicitante pode ser qualquer colaborador da empresa que tenha uma necessidade de negócio e, ao menos que este seja também um administrador de banco de dados, ele não é o precursor do engenheiro de dados.
Resposta incorreta.
B. 
Gerente de projetos.
Os precursores dos engenheiros de dados são os administradores de banco de dados. Gerentes de projetos e analistas de negócios não têm perfis de TI, portanto não são os precursores dos engenheiros de dados. Cientistas de dados não têm como responsabilidades criar e manter bancos de dados, capturar dados e armazená-los, portanto também não são os precursores dos engenheiros de dados. Usuário solicitante pode ser qualquer colaborador da empresa que tenha uma necessidade de negócio e, ao menos que este seja também um administrador de banco de dados, ele não é o precursor do engenheiro de dados.
Você acertou!
C. 
Administrador de banco de dados.
Os precursores dos engenheiros de dados são os administradores de bancode dados. Gerentes de projetos e analistas de negócios não têm perfis de TI, portanto não são os precursores dos engenheiros de dados. Cientistas de dados não têm como responsabilidades criar e manter bancos de dados, capturar dados e armazená-los, portanto também não são os precursores dos engenheiros de dados. Usuário solicitante pode ser qualquer colaborador da empresa que tenha uma necessidade de negócio e, ao menos que este seja também um administrador de banco de dados, ele não é o precursor do engenheiro de dados.
Resposta incorreta.
D. 
Cientista de dados.
Os precursores dos engenheiros de dados são os administradores de banco de dados. Gerentes de projetos e analistas de negócios não têm perfis de TI, portanto não são os precursores dos engenheiros de dados. Cientistas de dados não têm como responsabilidades criar e manter bancos de dados, capturar dados e armazená-los, portanto também não são os precursores dos engenheiros de dados. Usuário solicitante pode ser qualquer colaborador da empresa que tenha uma necessidade de negócio e, ao menos que este seja também um administrador de banco de dados, ele não é o precursor do engenheiro de dados.
Resposta incorreta.
E. 
Analista de negócios.
Os precursores dos engenheiros de dados são os administradores de banco de dados. Gerentes de projetos e analistas de negócios não têm perfis de TI, portanto não são os precursores dos engenheiros de dados. Cientistas de dados não têm como responsabilidades criar e manter bancos de dados, capturar dados e armazená-los, portanto também não são os precursores dos engenheiros de dados. Usuário solicitante pode ser qualquer colaborador da empresa que tenha uma necessidade de negócio e, ao menos que este seja também um administrador de banco de dados, ele não é o precursor do engenheiro de dados.
Ultimamente, com a crescente utilização de técnicas e ferramentas de Big Data, grande parte das empresas estão decidindo armazenar seus dados em nuvem e mais recentemente em bancos de dados NoSQL. Qual profissional está apto a trabalhar e manter sistemas de dados com essas tecnologias?
Resposta incorreta.
A. 
Cientista de dados.
Embora o DBA possa conhecê-las ou até trabalhar com algumas delas, é o engenheiro de dados o profissional apto a trabalhar e manter sistemas de dados completos com essas tecnologias (AWS, Azure, Hadoop, Spark, Hive, MongoDB e Cassandra). Analistas de negócios e gerentes de projetos, por não terem perfil de TI, não trabalham diretamente com essas tecnologias. Administradores de banco de dados são mais focados em bancos SQL, e aqueles mais modernos também trabalham com bancos NoSQL e por vezes em nuvem, mas algumas das tecnologias citadas (como Hadoop e Spark) não fazem parte do seu ambiente de trabalho diário, ficando por conta do engenheiro de dados. Cientistas de dados são focados nas análises dos dados e em fazer descobertas que agreguem valor ao negócio. Portanto, é indiferente se o banco de dados é SQL, NoSQL, em nuvem ou não.
Resposta incorreta.
B. 
Administrador de banco de dados.
Embora o DBA possa conhecê-las ou até trabalhar com algumas delas, é o engenheiro de dados o profissional apto a trabalhar e manter sistemas de dados completos com essas tecnologias (AWS, Azure, Hadoop, Spark, Hive, MongoDB e Cassandra). Analistas de negócios e gerentes de projetos, por não terem perfil de TI, não trabalham diretamente com essas tecnologias. Administradores de banco de dados são mais focados em bancos SQL, e aqueles mais modernos também trabalham com bancos NoSQL e por vezes em nuvem, mas algumas das tecnologias citadas (como Hadoop e Spark) não fazem parte do seu ambiente de trabalho diário, ficando por conta do engenheiro de dados. Cientistas de dados são focados nas análises dos dados e em fazer descobertas que agreguem valor ao negócio. Portanto, é indiferente se o banco de dados é SQL, NoSQL, em nuvem ou não.
Resposta incorreta.
C. 
Gerente de projetos.
Embora o DBA possa conhecê-las ou até trabalhar com algumas delas, é o engenheiro de dados o profissional apto a trabalhar e manter sistemas de dados completos com essas tecnologias (AWS, Azure, Hadoop, Spark, Hive, MongoDB e Cassandra). Analistas de negócios e gerentes de projetos, por não terem perfil de TI, não trabalham diretamente com essas tecnologias. Administradores de banco de dados são mais focados em bancos SQL, e aqueles mais modernos também trabalham com bancos NoSQL e por vezes em nuvem, mas algumas das tecnologias citadas (como Hadoop e Spark) não fazem parte do seu ambiente de trabalho diário, ficando por conta do engenheiro de dados. Cientistas de dados são focados nas análises dos dados e em fazer descobertas que agreguem valor ao negócio. Portanto, é indiferente se o banco de dados é SQL, NoSQL, em nuvem ou não.
Você acertou!
D. 
Engenheiro de dados.
Embora o DBA possa conhecê-las ou até trabalhar com algumas delas, é o engenheiro de dados o profissional apto a trabalhar e manter sistemas de dados completos com essas tecnologias (AWS, Azure, Hadoop, Spark, Hive, MongoDB e Cassandra). Analistas de negócios e gerentes de projetos, por não terem perfil de TI, não trabalham diretamente com essas tecnologias. Administradores de banco de dados são mais focados em bancos SQL, e aqueles mais modernos também trabalham com bancos NoSQL e por vezes em nuvem, mas algumas das tecnologias citadas (como Hadoop e Spark) não fazem parte do seu ambiente de trabalho diário, ficando por conta do engenheiro de dados. Cientistas de dados são focados nas análises dos dados e em fazer descobertas que agreguem valor ao negócio. Portanto, é indiferente se o banco de dados é SQL, NoSQL, em nuvem ou não.
Resposta incorreta.
E. 
Analista de negócios.
Embora o DBA possa conhecê-las ou até trabalhar com algumas delas, é o engenheiro de dados o profissional apto a trabalhar e manter sistemas de dados completos com essas tecnologias (AWS, Azure, Hadoop, Spark, Hive, MongoDB e Cassandra). Analistas de negócios e gerentes de projetos, por não terem perfil de TI, não trabalham diretamente com essas tecnologias. Administradores de banco de dados são mais focados em bancos SQL, e aqueles mais modernos também trabalham com bancos NoSQL e por vezes em nuvem, mas algumas das tecnologias citadas (como Hadoop e Spark) não fazem parte do seu ambiente de trabalho diário, ficando por conta do engenheiro de dados. Cientistas de dados são focados nas análises dos dados e em fazer descobertas que agreguem valor ao negócio. Portanto, é indiferente se o banco de dados é SQL, NoSQL, em nuvem ou não.
Muito do que uma companhia produz é proveniente de projetos, no desenvolvimento tanto de novos produtos e serviços para o cliente quanto para o próprio uso da empresa. O bom andamento dos projetos em uma empresa é um fator muito importante, pois a sistematização da má gestão em projetos pode acarretar desperdício financeiro, de recursos humanos e de tempo, além de afetar gravemente os negócios. Isso pode refletir em perdas de oportunidades, diminuição na participação no mercado ou em situações mais graves como a falência do negócio.
Visto que todo projeto pode ter um custo financeiro associado e invariavelmente tem uma duração para que seja realizado, entre os papéis estudados de uma equipe de Ciência de Dados e Big Data, qual profissional é responsável por esses assuntos para um bom andamento do projeto?
Resposta incorreta.
A. 
Analista de negócios.
O gerente de projetos é o responsável por tratar dos custos e do cronograma do projeto. Cientistas de dados, engenheiros de dados e administradores de banco de dados têm perfis técnicos e se preocupam com questões relacionadas à TI (dados e análises), não com os aspectos do projeto em si, como quanto irá custar ou quanto tempo levará para cumpri-lo. Analistas de negócios devem se atentar para entender as necessidades de negócio e observar o valor gerado pelos dados/análises da parte técnica, verificando se estão de acordo com as necessidades apresentadas. Contudo não são responsáveis por custos ou cronograma do projeto.
Respostaincorreta.
B. 
Cientista de dados.
O gerente de projetos é o responsável por tratar dos custos e do cronograma do projeto. Cientistas de dados, engenheiros de dados e administradores de banco de dados têm perfis técnicos e se preocupam com questões relacionadas à TI (dados e análises), não com os aspectos do projeto em si, como quanto irá custar ou quanto tempo levará para cumpri-lo. Analistas de negócios devem se atentar para entender as necessidades de negócio e observar o valor gerado pelos dados/análises da parte técnica, verificando se estão de acordo com as necessidades apresentadas. Contudo não são responsáveis por custos ou cronograma do projeto.
Você não acertou!
C. 
Engenheiro de dados.
O gerente de projetos é o responsável por tratar dos custos e do cronograma do projeto. Cientistas de dados, engenheiros de dados e administradores de banco de dados têm perfis técnicos e se preocupam com questões relacionadas à TI (dados e análises), não com os aspectos do projeto em si, como quanto irá custar ou quanto tempo levará para cumpri-lo. Analistas de negócios devem se atentar para entender as necessidades de negócio e observar o valor gerado pelos dados/análises da parte técnica, verificando se estão de acordo com as necessidades apresentadas. Contudo não são responsáveis por custos ou cronograma do projeto.
Resposta incorreta.
D. 
Administrador de banco de dados.
O gerente de projetos é o responsável por tratar dos custos e do cronograma do projeto. Cientistas de dados, engenheiros de dados e administradores de banco de dados têm perfis técnicos e se preocupam com questões relacionadas à TI (dados e análises), não com os aspectos do projeto em si, como quanto irá custar ou quanto tempo levará para cumpri-lo. Analistas de negócios devem se atentar para entender as necessidades de negócio e observar o valor gerado pelos dados/análises da parte técnica, verificando se estão de acordo com as necessidades apresentadas. Contudo não são responsáveis por custos ou cronograma do projeto.
Resposta correta.
E. 
Gerente de projetos.
O gerente de projetos é o responsável por tratar dos custos e do cronograma do projeto. Cientistas de dados, engenheiros de dados e administradores de banco de dados têm perfis técnicos e se preocupam com questões relacionadas à TI (dados e análises), não com os aspectos do projeto em si, como quanto irá custar ou quanto tempo levará para cumpri-lo. Analistas de negócios devem se atentar para entender as necessidades de negócio e observar o valor gerado pelos dados/análises da parte técnica, verificando se estão de acordo com as necessidades apresentadas. Contudo não são responsáveis por custos ou cronograma do projeto.
 
Independente do cargo de um funcionário em uma empresa, há atribuições que são trabalhadas especialmente por ele. Isso não é diferente em equipes de Ciência de Dados e Big Data. Sempre conseguimos identificar uma responsabilidade que é de um profissional específico e de nenhum outro, tendo em vista, por exemplo, sua formação na área, experiência, domínio ou simplesmente vocação.
Considerando a natureza multidisciplinar dos cientistas de dados e a quantidade de tecnologias, métodos e assuntos que eles precisam dominar, qual opção abaixo é trabalhada especialmente por eles?
Resposta incorreta.
A. 
Recuperação de desastres.
Machine learning é um tópico da alçada do cientista de dados, que é o profissional apto para o assunto. Recuperação de desastres, ciclo de vida do projeto, bancos de dados SQL e inventário dos dados brutos são assuntos trabalhados por outros perfis, mas machine learning é foco especialmente dos cientistas de dados.
Resposta correta.
B. 
Machine learning.
Machine learning é um tópico da alçada do cientista de dados, que é o profissional apto para o assunto. Recuperação de desastres, ciclo de vida do projeto, bancos de dados SQL e inventário dos dados brutos são assuntos trabalhados por outros perfis, mas machine learning é foco especialmente dos cientistas de dados.
Você não acertou!
C. 
Ciclo de vida do projeto.
Machine learning é um tópico da alçada do cientista de dados, que é o profissional apto para o assunto. Recuperação de desastres, ciclo de vida do projeto, bancos de dados SQL e inventário dos dados brutos são assuntos trabalhados por outros perfis, mas machine learning é foco especialmente dos cientistas de dados.
Resposta incorreta.
D. 
Banco de dados SQL.
Machine learning é um tópico da alçada do cientista de dados, que é o profissional apto para o assunto. Recuperação de desastres, ciclo de vida do projeto, bancos de dados SQL e inventário dos dados brutos são assuntos trabalhados por outros perfis, mas machine learning é foco especialmente dos cientistas de dados.
Resposta incorreta.
E. 
Cuidar do inventário dos dados brutos.
Machine learning é um tópico da alçada do cientista de dados, que é o profissional apto para o assunto. Recuperação de desastres, ciclo de vida do projeto, bancos de dados SQL e inventário dos dados brutos são assuntos trabalhados por outros perfis, mas machine learning é foco especialmente dos cientistas de dados.
Para uma equipe de Ciência de Dados e Big Data é importante que se conheça bem o negócio em foco e o mercado onde a empresa está inserida. Conhecer a empresa é saber o que é ou pode ser oferecido ao cliente no futuro, por exemplo; é conhecer o mercado e entender a concorrência, como cada empresa age frente aos concorrentes e o que pode ser feito para crescer nesse ambiente. É extremamente valioso para os técnicos da equipe de Ciência de Dados e Big Data ter em mãos essas informações de negócios para guiá-los no desenvolvimento de produtos e serviços orientados a dados. Dito isso, ter domínio do negócio da empresa, ser um facilitador entre o negócio e a TI e conhecer bem os produtos e serviços da própria empresa e da concorrência são atribuições de qual perfil?
Você acertou!
A. 
Analista de negócios.
As asserções do enunciado se referem a um profissional focado no negócio. Ainda, por conhecer bem os produtos e serviços da própria empresa e da concorrência, ​​​​​​​estamos falando do analista de negócios. São, portanto, atribuições exclusivas do analista de negócios.
Resposta incorreta.
B. 
Cientista de dados.
As asserções do enunciado se referem a um profissional focado no negócio. Ainda, por conhecer bem os produtos e serviços da própria empresa e da concorrência, ​​​​​​​estamos falando do analista de negócios. São, portanto, atribuições exclusivas do analista de negócios.
Resposta incorreta.
C. 
Administrador de banco de dados.
As asserções do enunciado se referem a um profissional focado no negócio. Ainda, por conhecer bem os produtos e serviços da própria empresa e da concorrência, ​​​​​​​estamos falando do analista de negócios. São, portanto, atribuições exclusivas do analista de negócios.
Resposta incorreta.
D. 
Engenheiro de dados.
As asserções do enunciado se referem a um profissional focado no negócio. Ainda, por conhecer bem os produtos e serviços da própria empresa e da concorrência, ​​​​​​​estamos falando do analista de negócios. São, portanto, atribuições exclusivas do analista de negócios.
Resposta incorreta.
E. 
Usuário solicitante.
As asserções do enunciado se referem a um profissional focado no negócio. Ainda, por conhecer bem os produtos e serviços da própria empresa e da concorrência, ​​​​​​​estamos falando do analista de negócios. São, portanto, atribuições exclusivas do analista de negócios.
Muitas profissões são evoluções de outras que já existiram, seja por necessidades de negócio, seja por conta da própria evolução tecnológica. Dito isso, qual perfil profissional voltado a dados foi o precursor do engenheiro de dados?
Resposta incorreta.
A. 
Usuário solicitante.
Os precursores dos engenheiros de dados são os administradores de banco de dados. Gerentes de projetos e analistas de negócios não têm perfis de TI, portanto não são os precursores dos engenheiros de dados. Cientistas de dados não têm como responsabilidades criar e manter bancos de dados, capturar dadose armazená-los, portanto também não são os precursores dos engenheiros de dados. Usuário solicitante pode ser qualquer colaborador da empresa que tenha uma necessidade de negócio e, ao menos que este seja também um administrador de banco de dados, ele não é o precursor do engenheiro de dados.
Resposta incorreta.
B. 
Gerente de projetos.
Os precursores dos engenheiros de dados são os administradores de banco de dados. Gerentes de projetos e analistas de negócios não têm perfis de TI, portanto não são os precursores dos engenheiros de dados. Cientistas de dados não têm como responsabilidades criar e manter bancos de dados, capturar dados e armazená-los, portanto também não são os precursores dos engenheiros de dados. Usuário solicitante pode ser qualquer colaborador da empresa que tenha uma necessidade de negócio e, ao menos que este seja também um administrador de banco de dados, ele não é o precursor do engenheiro de dados.
Você acertou!
C. 
Administrador de banco de dados.
Os precursores dos engenheiros de dados são os administradores de banco de dados. Gerentes de projetos e analistas de negócios não têm perfis de TI, portanto não são os precursores dos engenheiros de dados. Cientistas de dados não têm como responsabilidades criar e manter bancos de dados, capturar dados e armazená-los, portanto também não são os precursores dos engenheiros de dados. Usuário solicitante pode ser qualquer colaborador da empresa que tenha uma necessidade de negócio e, ao menos que este seja também um administrador de banco de dados, ele não é o precursor do engenheiro de dados.
Resposta incorreta.
D. 
Cientista de dados.
Os precursores dos engenheiros de dados são os administradores de banco de dados. Gerentes de projetos e analistas de negócios não têm perfis de TI, portanto não são os precursores dos engenheiros de dados. Cientistas de dados não têm como responsabilidades criar e manter bancos de dados, capturar dados e armazená-los, portanto também não são os precursores dos engenheiros de dados. Usuário solicitante pode ser qualquer colaborador da empresa que tenha uma necessidade de negócio e, ao menos que este seja também um administrador de banco de dados, ele não é o precursor do engenheiro de dados.
Resposta incorreta.
E. 
Analista de negócios.
Os precursores dos engenheiros de dados são os administradores de banco de dados. Gerentes de projetos e analistas de negócios não têm perfis de TI, portanto não são os precursores dos engenheiros de dados. Cientistas de dados não têm como responsabilidades criar e manter bancos de dados, capturar dados e armazená-los, portanto também não são os precursores dos engenheiros de dados. Usuário solicitante pode ser qualquer colaborador da empresa que tenha uma necessidade de negócio e, ao menos que este seja também um administrador de banco de dados, ele não é o precursor do engenheiro de dados.
Diversos materiais na Internet definem a ciência de dados como responsável apenas pelo processamento de dados. Entretanto, ela é responsável por outras etapas extremamente importantes para o uso de dados. Qual alternativa mostra a sequência correta de todas as etapas do ciclo da ciência de dados?
Resposta incorreta.
A. 
Entender o problema, coletar os dados, processar os dados, explorar as informações dos resultados e comunicar os resultados.
As etapas do ciclo da ciência de dados que devem ser seguidas são:
1- entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes;
2- coletar os dados;
3- armazenar os dados;
4- processar os dados;
5- explorar as informações dos resultados;
6- comunicar os resultados;
7- fornecer feedback ao setor que solicitou o uso da ciência de dados.
Para processar os dados, é necessário armazená-los. Após comunicar os resultados, há a última etapa, para fornecer feedback ao setor que solicitou o uso da ciência de dados. Antes de coletar os dados, é fundamental entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes. Além disso, todas as etapas apresentadas devem seguir a ordem; assim, é necessário entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes e só depois coletar os dados. A etapa de armazenamento dos dados deve ser feita antes do processamento deles.
Resposta incorreta.
B. 
Entender o problema, coletar os dados, processar os dados, explorar as informações dos resultados, comunicar os resultados e fornecer feedback.
As etapas do ciclo da ciência de dados que devem ser seguidas são:
1- entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes;
2- coletar os dados;
3- armazenar os dados;
4- processar os dados;
5- explorar as informações dos resultados;
6- comunicar os resultados;
7- fornecer feedback ao setor que solicitou o uso da ciência de dados.
Para processar os dados, é necessário armazená-los. Após comunicar os resultados, há a última etapa, para fornecer feedback ao setor que solicitou o uso da ciência de dados. Antes de coletar os dados, é fundamental entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes. Além disso, todas as etapas apresentadas devem seguir a ordem; assim, é necessário entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes e só depois coletar os dados. A etapa de armazenamento dos dados deve ser feita antes do processamento deles.
Você acertou!
C. 
Entender o problema, coletar os dados, armazenar os dados, processar os dados, explorar as informações dos resultados, comunicar os resultados e fornecer feedback.
As etapas do ciclo da ciência de dados que devem ser seguidas são:
1- entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes;
2- coletar os dados;
3- armazenar os dados;
4- processar os dados;
5- explorar as informações dos resultados;
6- comunicar os resultados;
7- fornecer feedback ao setor que solicitou o uso da ciência de dados.
Para processar os dados, é necessário armazená-los. Após comunicar os resultados, há a última etapa, para fornecer feedback ao setor que solicitou o uso da ciência de dados. Antes de coletar os dados, é fundamental entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes. Além disso, todas as etapas apresentadas devem seguir a ordem; assim, é necessário entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes e só depois coletar os dados. A etapa de armazenamento dos dados deve ser feita antes do processamento deles.
Resposta incorreta.
D. 
Coletar os dados, armazenar os dados, processar os dados, explorar as informações dos resultados, comunicar os resultados e fornecer feedback.
As etapas do ciclo da ciência de dados que devem ser seguidas são:
1- entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes;
2- coletar os dados;
3- armazenar os dados;
4- processar os dados;
5- explorar as informações dos resultados;
6- comunicar os resultados;
7- fornecer feedback ao setor que solicitou o uso da ciência de dados.
Para processar os dados, é necessário armazená-los. Após comunicar os resultados, há a última etapa, para fornecer feedback ao setor que solicitou o uso da ciência de dados. Antes de coletar os dados, é fundamental entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes. Além disso, todas as etapas apresentadas devem seguir a ordem; assim, é necessário entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes e só depois coletar os dados. A etapa de armazenamento dos dados deve ser feita antes do processamento deles.
Resposta incorreta.
E. 
Coletar os dados, entender o problema, processar os dados, armazenar os dados, explorar as informações dos resultados, comunicar os resultados e fornecer feedback.
As etapas do ciclo da ciência de dados que devem ser seguidas são:
1- entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes;
2- coletar os dados;
3- armazenar os dados;
4- processar os dados;
5- explorar as informações dos resultados;
6- comunicar os resultados;7- fornecer feedback ao setor que solicitou o uso da ciência de dados.
Para processar os dados, é necessário armazená-los. Após comunicar os resultados, há a última etapa, para fornecer feedback ao setor que solicitou o uso da ciência de dados. Antes de coletar os dados, é fundamental entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes. Além disso, todas as etapas apresentadas devem seguir a ordem; assim, é necessário entender o problema como um todo para determinar quais variáveis são importantes e só depois coletar os dados. A etapa de armazenamento dos dados deve ser feita antes do processamento deles.
O uso da ciência de dados vem se tornando comum nos últimos anos. Apesar disso, ainda existem pessoas que expressam de forma errada a correlação entre estatística e ciência de dados.
Qual é a explicação correta sobre a correlação entre estatística e ciência de dados?
Resposta incorreta.
A. 
São iguais. Ambas têm como objetivo analisar os dados.
A ciência de dados e a estatística, além de serem distintas, não são apenas para analisar dados.
Apesar de a estatística descritiva ser uma ferramenta ou método utilizado pela ciência de dados, ela não é utilizada na etapa de coletar os dados, e sim nas etapas de processar os dados e explorar as informações dos resultados. A ciência de dados é responsável por todas as etapas do ciclo de análise de dados.
Resposta incorreta.
B. 
A ciência de dados é um método utilizado pela estatística descritiva.
A ciência de dados e a estatística, além de serem distintas, não são apenas para analisar dados.
Apesar de a estatística descritiva ser uma ferramenta ou método utilizado pela ciência de dados, ela não é utilizada na etapa de coletar os dados, e sim nas etapas de processar os dados e explorar as informações dos resultados. A ciência de dados é responsável por todas as etapas do ciclo de análise de dados.
Você não acertou!
C. 
A estatística é utilizada para processar os dados, e a ciência de dados é responsável por interpretar os resultados da estatística.
A ciência de dados e a estatística, além de serem distintas, não são apenas para analisar dados.
Apesar de a estatística descritiva ser uma ferramenta ou método utilizado pela ciência de dados, ela não é utilizada na etapa de coletar os dados, e sim nas etapas de processar os dados e explorar as informações dos resultados. A ciência de dados é responsável por todas as etapas do ciclo de análise de dados.
Resposta incorreta.
D. 
A estatística é uma ferramenta da ciência de dados e é utilizada nas etapas de coleta e processamento de dados.
A ciência de dados e a estatística, além de serem distintas, não são apenas para analisar dados.
Apesar de a estatística descritiva ser uma ferramenta ou método utilizado pela ciência de dados, ela não é utilizada na etapa de coletar os dados, e sim nas etapas de processar os dados e explorar as informações dos resultados. A ciência de dados é responsável por todas as etapas do ciclo de análise de dados.
Resposta correta.
E. 
A estatística é uma ferramenta da ciência de dados e é utilizada nas etapas de processar os dados e explorar as informações dos resultados.
A ciência de dados e a estatística, além de serem distintas, não são apenas para analisar dados.
Apesar de a estatística descritiva ser uma ferramenta ou método utilizado pela ciência de dados, ela não é utilizada na etapa de coletar os dados, e sim nas etapas de processar os dados e explorar as informações dos resultados. A ciência de dados é responsável por todas as etapas do ciclo de análise de dados.
Um questionário geral visando a analisar um grupo de pessoas com acompanhamento nutricional foi desenvolvido, composto pelas variáveis sexo, peso, altura, número de filhos, telefone e mês de início do acompanhamento. Classifique a classe de cada variável e assinale a alternativa que representa a sequência correta.
Você acertou!
A. 
Qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa nominal e qualitativa ordinal.
A sequência correta é: qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa nominal e qualitativa ordinal.
A variável sexo é qualitativa nominal mesmo se fosse utilizado número no lugar de letra para indicar sexo masculino (1) ou feminino (2).
As variáveis peso e altura podem assumir valores não inteiros, ou seja, são quantitativas contínuas.
A variável número de filhos só pode assumir valores discretos, ou seja, é quantitativa discreta.
O telefone, apesar de ser composto por números, não apresenta valores quantitativos, nem pode ser ordenado, ou seja, é uma variável qualitativa nominal.
O mês de início do acompanhamento é qualitativa ordinal, uma vez que existe uma ordenação entre as categorias.
Resposta incorreta.
B. 
Qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa contínua, quantitativa discreta, quantitativa discreta e qualitativa ordinal.
A sequência correta é: qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa nominal e qualitativa ordinal.
A variável sexo é qualitativa nominal mesmo se fosse utilizado número no lugar de letra para indicar sexo masculino (1) ou feminino (2).
As variáveis peso e altura podem assumir valores não inteiros, ou seja, são quantitativas contínuas.
A variável número de filhos só pode assumir valores discretos, ou seja, é quantitativa discreta.
O telefone, apesar de ser composto por números, não apresenta valores quantitativos, nem pode ser ordenado, ou seja, é uma variável qualitativa nominal.
O mês de início do acompanhamento é qualitativa ordinal, uma vez que existe uma ordenação entre as categorias.
Resposta incorreta.
C. 
Qualitativa ordinal, quantitativa contínua, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa nominal e qualitativa ordinal.
A sequência correta é: qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa nominal e qualitativa ordinal.
A variável sexo é qualitativa nominal mesmo se fosse utilizado número no lugar de letra para indicar sexo masculino (1) ou feminino (2).
As variáveis peso e altura podem assumir valores não inteiros, ou seja, são quantitativas contínuas.
A variável número de filhos só pode assumir valores discretos, ou seja, é quantitativa discreta.
O telefone, apesar de ser composto por números, não apresenta valores quantitativos, nem pode ser ordenado, ou seja, é uma variável qualitativa nominal.
O mês de início do acompanhamento é qualitativa ordinal, uma vez que existe uma ordenação entre as categorias.
Resposta incorreta.
D. 
Qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa contínua, quantitativa contínua, qualitativa nominal e qualitativa ordinal.
A sequência correta é: qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa nominal e qualitativa ordinal.
A variável sexo é qualitativa nominal mesmo se fosse utilizado número no lugar de letra para indicar sexo masculino (1) ou feminino (2).
As variáveis peso e altura podem assumir valores não inteiros, ou seja, são quantitativas contínuas.
A variável número de filhos só pode assumir valores discretos, ou seja, é quantitativa discreta.
O telefone, apesar de ser composto por números, não apresenta valores quantitativos, nem pode ser ordenado, ou seja, é uma variável qualitativa nominal.
O mês de início do acompanhamento é qualitativa ordinal, uma vez que existe uma ordenação entre as categorias.
Resposta incorreta.
E. 
Qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa discreta, quantitativa discreta, qualitativa nominal e qualitativa ordinal.
A sequência correta é: qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa nominal e qualitativa ordinal.
A variável sexo é qualitativa nominal mesmo se fosse utilizado número no lugar de letra para indicar sexo masculino (1) ou feminino (2).
As variáveis peso e altura podem assumir valores nãointeiros, ou seja, são quantitativas contínuas.
A variável número de filhos só pode assumir valores discretos, ou seja, é quantitativa discreta.
O telefone, apesar de ser composto por números, não apresenta valores quantitativos, nem pode ser ordenado, ou seja, é uma variável qualitativa nominal.
O mês de início do acompanhamento é qualitativa ordinal, uma vez que existe uma ordenação entre as categorias.
4. 
Em uma escola no interior de São Paulo, é comum que o professor de Educação Física faça a medição de altura dos alunos no início do ano letivo e faça uma comparação entre as alturas medidas. Para isso, o professor mediu a altura de 100 alunos e montou uma tabela com a distribuição de frequência de altura.
O que é possível concluir a partir da tabela?
​​​​​​​
Você não acertou!
A. 
A maioria dos alunos tem entre 1,65 e 1,70m de altura. A minoria dos alunos tem entre 1,50 e 1,55m. Do total de alunos, 59% têm entre 1,50 e 1,70m.
A partir dos dados da tabela, é possível verificar que a maioria dos alunos tem entre 1,70 e 1,75m de altura. A minoria dos alunos tem entre 1,75 e 1,80m. E, do total de alunos, 59% têm entre 1,50 e 1,70m.
Resposta correta.
B. 
A maioria dos alunos tem entre 1,70 e 1,75m de altura. A minoria dos alunos tem entre 1,75 e 1,80m. Do total de alunos, 59% têm entre 1,50 e 1,70m.
A partir dos dados da tabela, é possível verificar que a maioria dos alunos tem entre 1,70 e 1,75m de altura. A minoria dos alunos tem entre 1,75 e 1,80m. E, do total de alunos, 59% têm entre 1,50 e 1,70m.
Resposta incorreta.
C. 
A maioria dos alunos tem entre 1,70 e 1,75m de altura. A minoria dos alunos tem entre 1,50 e 1,55m. Do total de alunos, 92% têm entre 1,50 e 1,70m.
A partir dos dados da tabela, é possível verificar que a maioria dos alunos tem entre 1,70 e 1,75m de altura. A minoria dos alunos tem entre 1,75 e 1,80m. E, do total de alunos, 59% têm entre 1,50 e 1,70m.
Resposta incorreta.
D. 
A maioria dos alunos tem entre 1,65 e 1,70m de altura. A minoria dos alunos tem entre 1,75 e 1,80m. Do total de alunos, 59% têm entre 1,50 e 1,70m.
A partir dos dados da tabela, é possível verificar que a maioria dos alunos tem entre 1,70 e 1,75m de altura. A minoria dos alunos tem entre 1,75 e 1,80m. E, do total de alunos, 59% têm entre 1,50 e 1,70m.
Resposta incorreta.
E. 
A maioria dos alunos tem entre 1,70 e 1,75m de altura. A minoria dos alunos tem entre 1,75 e 1,80m. Do total de alunos, 40% têm entre 1,50 e 1,70m.
A partir dos dados da tabela, é possível verificar que a maioria dos alunos tem entre 1,70 e 1,75m de altura. A minoria dos alunos tem entre 1,75 e 1,80m. E, do total de alunos, 59% têm entre 1,50 e 1,70m
 
A estatística descritiva é responsável pela etapa inicial de análise de dados. Por meio de suas métricas, é possível analisar a posição das variáveis e analisar a dispersão.
Escolha a alternativa que melhor explica as medidas em estatística descritiva.
Resposta incorreta.
A. 
Média, mediana, moda e quartis (1.º e 3.º) são medidas para análise de posição. A média é a soma de todas as observações dividida pelo número total de observações. A mediana é o valor que a variável assume com maior frequência. A moda, também conhecida como 2.º quartil, indica um valor que é maior que 50% das amostras ordenadas. O 1.º quartil (25%) indica um valor em que 25% das amostras ordenadas são menores, e o 3.º quartil (75%) indica um valor em que 75% das amostras ordenadas são menores. A amplitude e o coeficiente de variação são medidas de dispersão. A amplitude é dada pela diferença entre o valor máximo e o valor mínimo da variável. O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, que elimina o efeito da magnitude dos dados.
Média, mediana, moda e quartis (1.º e 3.º) são medidas para análise de posição.
O 1.º quartil (25%) indica um valor em que 25% das amostras ordenadas são menores, e o 3.º quartil (75%) indica um valor em que 75% das amostras ordenadas são menores.
A média é a soma de todas as observações dividida pelo número total de observações.
A moda é o valor que a variável assume com maior frequência.
A mediana, também conhecida como 2.º quartil, indica um valor que é maior que 50% das amostras ordenadas.
A amplitude e o coeficiente de variação são medidas de dispersão. A amplitude é dada pela diferença entre o valor máximo e o valor mínimo da variável. O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, que elimina o efeito da magnitude dos dados.
Resposta incorreta.
B. 
Média, mediana, moda e amplitude são medidas para análise de posição. A média é a soma de todas as observações dividida pelo número total de observações. A moda é o valor que a variável assume com maior frequência. A mediana, também conhecida como 2.º quartil, indica um valor que é maior que 50% das amostras ordenadas. A amplitude é dada pela diferença entre o valor máximo e o valor mínimo da variável. Os quartis (1.º e 3.º) e o coeficiente de variação são medidas de dispersão. O 1.º quartil (25%) indica um valor em que 25% das amostras ordenadas são menores, e o 3.º quartil (75%) indica um valor em que 75% das amostras ordenadas são menores. O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, que elimina o efeito da magnitude dos dados.
Média, mediana, moda e quartis (1.º e 3.º) são medidas para análise de posição.
O 1.º quartil (25%) indica um valor em que 25% das amostras ordenadas são menores, e o 3.º quartil (75%) indica um valor em que 75% das amostras ordenadas são menores.
A média é a soma de todas as observações dividida pelo número total de observações.
A moda é o valor que a variável assume com maior frequência.
A mediana, também conhecida como 2.º quartil, indica um valor que é maior que 50% das amostras ordenadas.
A amplitude e o coeficiente de variação são medidas de dispersão. A amplitude é dada pela diferença entre o valor máximo e o valor mínimo da variável. O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, que elimina o efeito da magnitude dos dados.
Resposta incorreta.
C. 
Média, mediana, moda e quartis (1.º e 3.º) são medidas para análise de posição. A média é a soma de todas as observações dividida pelo número total de observações. A moda é o valor que a variável assume com maior frequência. A mediana, também conhecida como 2.º quartil, indica um valor que é maior que 50% das amostras ordenadas. O 1.º quartil (25%) indica um valor em que 25% das amostras ordenadas são menores, e o 3.º quartil (75%) indica um valor em que 75% das amostras ordenadas são menores. A amplitude e o coeficiente de variação são medidas de dispersão. A amplitude é dada pela diferença entre o valor máximo e o valor mínimo da variável. O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, que considera o efeito da magnitude dos dados.
Média, mediana, moda e quartis (1.º e 3.º) são medidas para análise de posição.
O 1.º quartil (25%) indica um valor em que 25% das amostras ordenadas são menores, e o 3.º quartil (75%) indica um valor em que 75% das amostras ordenadas são menores.
A média é a soma de todas as observações dividida pelo número total de observações.
A moda é o valor que a variável assume com maior frequência.
A mediana, também conhecida como 2.º quartil, indica um valor que é maior que 50% das amostras ordenadas.
A amplitude e o coeficiente de variação são medidas de dispersão. A amplitude é dada pela diferença entre o valor máximo e o valor mínimo da variável. O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, que elimina o efeito da magnitude dos dados.
Resposta incorreta.
D. 
Média, mediana, moda e quartis (1.º e 3.º) são medidas para análise de posição. A média é a soma de todas as observações dividida pelo número total de observações. A moda é o valor que a variável assume com maior frequência. A mediana, também conhecida como 2.º quartil, indica um valor que é maior que 50% das amostras ordenadas. O 1.º quartil (25%) indica um valor em que 25% das amostras ordenadas são menores, e o 3.º quartil (75%) indica um valor em que 75% das amostras ordenadassão menores. A amplitude e o coeficiente de variação são medidas de dispersão. A amplitude é o valor máximo que a variável assume. O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, que elimina o efeito da magnitude dos dados.
Média, mediana, moda e quartis (1.º e 3.º) são medidas para análise de posição.
O 1.º quartil (25%) indica um valor em que 25% das amostras ordenadas são menores, e o 3.º quartil (75%) indica um valor em que 75% das amostras ordenadas são menores.
A média é a soma de todas as observações dividida pelo número total de observações.
A moda é o valor que a variável assume com maior frequência.
A mediana, também conhecida como 2.º quartil, indica um valor que é maior que 50% das amostras ordenadas.
A amplitude e o coeficiente de variação são medidas de dispersão. A amplitude é dada pela diferença entre o valor máximo e o valor mínimo da variável. O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, que elimina o efeito da magnitude dos dados.
Você acertou!
E. 
Média, mediana, moda e quartis (1.º e 3.º) são medidas para análise de posição. A média é a soma de todas as observações dividida pelo número total de observações. A moda é o valor que a variável assume com maior frequência. A mediana, também conhecida como 2.º quartil, indica um valor que é maior que 50% das amostras ordenadas. O 1.º quartil (25%) indica um valor em que 25% das amostras ordenadas são menores, e o 3.º quartil (75%) indica um valor em que 75% das amostras ordenadas são menores. A amplitude e o coeficiente de variação são medidas de dispersão. A amplitude é dada pela diferença entre o valor máximo e o valor mínimo da variável. O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, que elimina o efeito da magnitude dos dados.
Média, mediana, moda e quartis (1.º e 3.º) são medidas para análise de posição.
O 1.º quartil (25%) indica um valor em que 25% das amostras ordenadas são menores, e o 3.º quartil (75%) indica um valor em que 75% das amostras ordenadas são menores.
A média é a soma de todas as observações dividida pelo número total de observações.
A moda é o valor que a variável assume com maior frequência.
A mediana, também conhecida como 2.º quartil, indica um valor que é maior que 50% das amostras ordenadas.
A amplitude e o coeficiente de variação são medidas de dispersão. A amplitude é dada pela diferença entre o valor máximo e o valor mínimo da variável. O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa, que elimina o efeito da magnitude dos dados.
1 - Introdução a Big Data
1. 
A definição de big data parte de cinco características, conhecidas como 5 Vs do big data, a saber: volume, velocidade, variedade, valor e veracidade.
Das alternativas a seguir, aponte aquela que apresenta circunstâncias em que a velocidade é o motor principal e, assim, é preciso tomar decisões rápidas:
C. 
Caldeira com monitoramento de temperatura; dados de um vírus altamente contagioso; e monitoramento de hashtags na ocorrência de desastre natural.
 
2. 
Uma parte muito importante do contexto big data é a ingestão dos dados. A partir disso, analise o seguinte cenário:
Uma empresa tem dados oriundos do sensor RFID do sistema de ponto eletrônico e também diversas planilhas eletrônicas em cinco diferentes departamentos, totalizando mais de 15 milhões de registros feitos nos últimos 20 anos. É necessário unificar esses dados em um repositório único, a fim de que a análise e o processamento fiquem mais fáceis.
Diante do exposto, qual é a solução possível no contexto de big data?
C. 
É possível unir todos os arquivos em um repositório comum, em um sistema HDFS, inclusive, em estrutura de cluster, a fim de compor a segurança, a replicação e a confiabilidade.
3. 
O conjunto big data & analytics é uma denominação da IBM para a correlação entre big data, mineração de dados e inteligência do negócio. No entanto, para que se tenha uma mineração com êxito, precisa-se do conceito de veracidade no contexto do big data.
Considerando um cenário em que não há o controle de qualidade dos dados, o que pode ser feito para garantir a veracidade?
C. 
Utilizar um padrão organizado de governança de dados, por meio do DAMA DMBok framework, e realizar análises exploratórias para verificação dos dados e acompanhamento contínuo de qualidade.
 
4. 
Analise o seguinte cenário:
Uma empresa fintech realiza empréstimo, prospecção de clientes, análise de fotos de perfis e verificação de análise de sentimento em comentários do aplicativo; faz uso de bloco de notas (arquivo CSV) para anotar registros em formato tabular dentro de departamentos; e envia e-mails automáticos de marketing para bons perfis, de acordo com um sistema de machine learning de análise de crédito.
Para iniciar o processo de organização dos dados dessa empresa, o que se pode afirmar sobre os dados estruturados e não estruturados citados?
C. 
Os dados não estruturados são diferentes dos estruturados. Um exemplo de um contexto não estruturado seria a ingestão de textos dos comentários em uma estrutura Hbase, dentro do Hadoop, e a posterior análise de sentimento.
 
5. 
A mineração de dados é um processo de aquisição de conhecimento por meio do que o big data entrega como informação, ou seja, é a descoberta da informação por meio dos dados.
Considere uma empresa que precisa ter mais conhecimento para a melhoria de suas vendas. Essa empresa tem vendas mensais de 50 peças, visitação de 10 clientes diários, em média, e dispõe de dados pessoais do cliente, incluindo sexo, idade e frequência de compra; dados completos do fornecedor; links das redes sociais de cada cliente, por meio de um cadastro voluntário após a compra; e dados oriundos de um sensor que realiza a contagem de quantas vezes o cliente passa por cada corredor. No entanto, não há nada formal cadastrado em bancos de dados ou qualquer outra estrutura, além de planilhas e anotações digitais.
Diante desse cenário, pode-se concluir que:
B. 
pelo relato, a empresa não tem um ambiente big data, e, portanto, é possível simplesmente organizar dados estruturados em bancos relacionais e dados não estruturados em bancos NoSQL, a fim de que, posteriormente, seja realizada alguma mineração.
[11:23, 09/01/2023] Marcio Rocha Atual: 2 - O ecossistema de Big Data
1. 
Em um contexto geral, o Data Lake representa um repositório para grandes quantidades de dados. Portanto, pode-se afirmar que o Data Lake é:
A. 
uma tecnologia para Big Data.
 
2. 
O Apache Hadoop apresenta um ecossistema de tecnologias que auxiliam no gerenciamento de dados. Quais dos nomes a seguir fazem parte desse ecossistema?
C. 
Apache Spark e Apache Sqoop.
 
3. 
Uma das ferramentas que ganhou mais notoriedade nos últimos anos é o Apache Spark. Qual é o seu diferencial?
A. 
O Apache Spark tem como diferencial o uso da escrita em memória, em vez de fazer várias chamadas ao disco rígido, aumentando sua velocidade no processamento dos dados.
 
4. 
As camadas do ecossistema de Big Data são responsáveis por cuidar de to…
[11:29, 09/01/2023] Marcio Rocha Atual: 3 - Ciência de dados e Big Data
1. 
Os dados podem ser considerados recursos ativos gerados automaticamente em toda atividade exercida; se tratados e analisados têm grande valor para o mercado. Assinale a alternativa que contempla a definição correta sobre o dado.
A. 
É uma quantidade de fatos não analisados.
 
2. 
A obtenção dos dados ocorre por meio de diversas fontes: e-mails, redes sociais, smartphones, tablets, entre outros. Dessa forma, com o passar do tempo, recursos computacionais se tornaram necessários para que tudo isso possa ser aproveitado pelo mundo corporativo.
Assinale a alternativa que apresenta os passos percorridos pelo dado durante seu uso na tomada de decisões corporativas.
C. 
Coleta dos dados, armazenamento, tratamento e análise.
 
3. 
A ciência de dados traz a multidisciplinaridade para o mundo dos dados, e, agindo em conjunto com tecnologias e ferramentas Big Data, pode contribuir para a geração e diversificação de novos negócios.
Assinale a alternativa que trazalgum princípio relacionado ao uso destes recursos em relação ao uso dos dados.​​​​​​​
D. 
A ciência dos dados aplica conceitos estatísticos nos dados em conjunto com tecnologias Big Data.
 
4. 
As grandes empresas corporativas investem em tecnologias para que possam obter destes investimentos lucros financeiros. Assinale a alternativa que contém formas de como as empresas obtêm os dados de seus clientes para uso da ciência de dados e Big Data.​​​​​​​
E. 
Por meio de aplicações de terceiros, identificação de dispositivo, perfil do usuário.
 
5. 
As grandes companhias utilizam as ferramentas computacionais para atender a alta demanda dos negócios, já que atualmente o comportamento social demonstra claramente as transições que o mundo dos negócios está sempre percorrendo. Assinale a alternativa que traz formas de como as empresas fazem uso dos dados de seus usuários para obter sucesso em seus negócios.​​​​​​​
B. 
Fornecimento de serviços personalizados.
4 - Ferramentas utilizadas em ciência de dados e Big Data
1. 
A visualização de dados, também chamada de DataViz, precisa ser muito bem elaborada, pois ela é o produto do esforço do cientista de dados. Pensando nisso, entre as bibliotecas a seguir, quais têm foco ​​​​​​​em visualização de dados?
D. 
Matplotlib e Seaborn.
 
2. 
O RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado para a linguagem R. Nele há áreas para editor de código, console, histórico, files, plots, packages, help, viewer, etc. O que faz a aba packages?
E. 
Exibe as bibliotecas e a descrição e a versão de cada uma.
 
3. 
Gráficos são recursos fundamentais em projetos de data science, pois ampliam a capacidade de entendimento das pessoas sobre um conjunto de informações. Quais características dos dados podem ser identificadas por meio de um gráfico?
A. 
Padrões entre elementos do dataset.
 
4. 
O desempenho e a vasta gama de bibliotecas faz com que Python ​​​​​​​seja uma das linguagem preferidas por cientistas de dados, sendo amplamente utilizada em todo o mundo. Nesse contexto, qual é o propósito da biblioteca Pandas?
C. 
A biblioteca Pandasapresenta recursos avançados para atuar com análise de dados.
 
5. 
A linguagem R apresenta uma sintaxe bastante simples de ser compreendida e, portanto, de fácil aprendizagem para um cientista de dados iniciante. Considerando esse cenário, qual é o significado ​​​​​​​do comando getwd()? 
B. 
Retorna o caminho no qual a linguagem R está sendo executada.
A evolução dos sistemas de informação
 
1-Com os avanços tecnológicos e a quantidade de dados e processos com os quais as empresas precisam lidar atualmente, tornou-se indispensável o conhecimento e a utilização de algum sistema de informação. ​​​​​​
Assinale a afirmativa correta acerca dos sistemas de informação.
Você acertou!
D. 
Os sistemas de informação são utilizados para: aumentar a agilidade dos processos; auxiliar no desenvolvimento de novos produtos; melhorar o relacionamento com o cliente e aumentar a fidelização; auxiliar na tomada de decisão.
Para O’Brien (2013, p. 2), “um sistema de informação pode ser qualquer combinação organizada de pessoas, hardware, software, redes de comunicação, recursos de dados e políticas e procedimentos que armazenam, restauram, transformam e disseminam informações em uma organização”. Embora as pessoas associem rapidamente o sistema de informação às tecnologias, saiba que eles existem desde muito antes de os avanços tecnológicos surgirem. Os sinais de fumaça utilizados pelas civilizações antigas, quando da descoberta do fogo, já tinham o objetivo de transmitir informações vitais a pessoas que estivessem distantes. Da mesma forma, um livro contábil em papel já era um sistema de informação que registrava transações diárias, saldos do negócio e contas de clientes. Existem diferentes níveis dentro de uma organização, com diferentes objetivos em relação aos sistemas de informação. Nas organizações, eles são usados para as mais diversas finalidades, como: aumentar a produtividade, a eficiência e a agilidade dos processos, auxiliar no desenvolvimento de novos produtos, melhorar o relacionamento com o cliente e aumentar a fidelização, auxiliar na tomada de decisão. Sendo assim, dificilmente um único sistema conseguiria oferecer todas as informações de que uma empresa necessita de forma adequada a seus interesses.
Em uma organização, os sistemas de informação se dividem em tipos específicos. Um deles é conhecido como Sistema de Processamento de Transações (SPT).
Sobre o SPT, é correto afirmar que:
Você acertou!
B. 
fornece dados que podem auxiliar na decisão de um colaborador de conceder ou não crédito a um cliente.
Os SPTs são sistemas voltados especialmente às necessidades da gerência operacional; oferecem formas de monitorar transações e atividades básicas da organização, como vendas, entradas de dinheiro, folha de pagamento e fluxo de materiais, por exemplo. A decisão de conceder crédito a um cliente é tomada por um supervisor de nível hierárquico inferior, segundo critérios predefinidos decididos anteriormente. Dessa forma, tudo o que o colaborador precisa fazer é obter as informações com o cliente e verificar se este se enquadra nos critérios. Os relatórios gerados pelos SPTs contêm informações altamente estruturadas para a tomada de decisão dos gestores, permitindo pouca adaptação. Os sistemas de informação gerenciais permitem, por exemplo, que um gerente de vendas obtenha relatórios em tempo real de suas equipes em diferentes territórios, de modo a monitorar a atuação delas e poder tomar decisões a respeito. Existem SPTs para as mais diversas funcionalidades, como processamento de pedidos, controle de estoque, contas a pagar e a receber, compras, expedição, folha de pagamento e contabilidade, entre outras.
Os sistemas de informação gerencial (SIG) representam um elemento importante para uma organização. Esse tipo de sistema:
Você acertou!
C. 
tem como uma de suas principais funções gerar relatórios de desempenho, permitindo o monitoramento e previsões futuras.
Os sistemas de informação gerencial fazem parte do grupo de sistemas de apoio gerencial de uma organização. Assim, esse tipo de sistema está voltado ao monitoramento e à tomada de decisão em nível gerencial médio da organização; tem como uma de suas principais funções fornecer relatórios acerca do desempenho da empresa, permitindo, assim, o monitoramento e o controle, além de possibilitar previsões futuras. A maioria dos SIGs usa rotinas simples, como resumos e comparações, em vez de modelos matemáticos sofisticados ou técnicas estatísticas avançadas, para analisar qual o impacto do aumento na programação da produção e o que deve ser adaptado para essa nova situação. Nesse caso, os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) podem ajudar, informando acerca do impacto dos novos números na produção.
Um sistema de apoio ao executivo (SAE) representa um importante investimento para uma organização no que se refere à gestão da informação.
Assinale a alternativa correta acerca desse tipo de sistema.
Você acertou!
C. 
Capta dados de diversas fontes internas e externas, permitindo uma visão clara tanto da empresa quanto do mercado.
O sistema de apoio ao executivo é projetado para atender às necessidades dos altos executivos da organização, os chamados gerentes sênior, e aborda questões estratégicas e tendências de longo prazo, relacionadas aos ambientes interno e externo da empresa. Os SAEs são fáceis de usar, baseando-se principalmente em gráficos para facilitar o entendimento; fornecem acesso rápido a informações atuais e àquelas com base em relatórios gerenciais. Além disso, pode-se considerar que esses sistemas captam dados de diversas fontes, internas e externas à empresa, e fornecem ao gestor, a partir desses dados, uma visão tanto da situação atual da empresa quanto das tendências do mercado em seu segmento de atuação. Portanto, não são sistemas projetados para resolver problemas, mas para fornecer informações que permitam ao gestor identificar tanto problemas quanto oportunidades e tomar decisõespara lidar com ambos da melhor forma. Esses são sistemas que fornecem informações para decisões não estruturadas, ou seja, aquelas “em que não há um bom nível de compreensão da situação ou não há concordância a respeito do procedimento a ser adotado, caracterizando-se como não rotineiras e implicando um maior nível de subjetividade em termos de julgamento, avaliação e insight” (AUDY, 2007, p. 122).
5. Conhecer a evolução dos sistemas de informação permite um melhor entendimento a respeito deles.
Acerca da evolução dos sistemas de informação, é correto afirmar que:
Você acertou!
E. 
a evolução do comércio eletrônico aumentou a demanda por informação, tornando este ativo importante para as organizações.
Até meados da década de 1960, o que se via em relação aos sistemas de informação era algo bastante simples. Eles eram voltados quase exclusivamente ao processamento de transações e registros de dados relacionados a essas transações, além de outras aplicações de processamento eletrônico de dados (electronic data processing – EDP). O grande salto evolutivo nos sistemas de informação ocorreu na década de 1980, quando se deu a popularização dos computadores. Nessa época, a globalização também se intensificou, aumentando consideravelmente as transações comerciais entre os países, impactando significativamente nas organizações, em especial na produção. Na década de 1970, no entanto, a necessidade de informações mais específicas para a tomada de decisão foi aumentando. Dessa forma, foi percebido que os relatórios que continham informações predefinidas, embora muito importantes, não eram mais suficientes para as demandas que estavam surgindo.
A partir dessas necessidades, foi desenvolvido o conceito do que hoje se entende por Sistemas de Apoio à Decisão (SAD). O aumento da demanda e a nova forma de lidar com as informações provocaram uma modificação nos altos executivos das organizações, os quais já não se conformavam em tomar decisões com base somente nos sistemas de informações gerenciais e nos sistemas de apoio à decisão. A partir da demanda desses gestores, surgiu o conceito de sistemas de informação executiva. Com os avanços tecnológicos e o fortalecimento das relações comerciais em canais diversos, o comércio eletrônico passou a ganhar força, exigindo das empresas um foco maior em seus processos logísticos. Isso gerou uma demanda específica para os sistemas de informação, fortalecendo-os como fator determinante dentro das organizações, uma vez que permitiam um controle maior da gestão e a diminuição do risco de problemas.
Visualização e análise de dados
1. Segundo Knaflic, a capacidade de contar histórias com dados é uma habilidade ainda mais importante em nosso mundo de dados crescentes e de desejo de tomada de decisões orientadas por dados.
Para uma determinada apresentação, foi criado um gráfico em formato de barras. Este gráfico é classificado na categoria:
Resposta incorreta.
A. 
Distribuição, pois apresenta a relação ou a correlação entre variáveis.
Gráficos de barras são classificados na categoria comparação, pois são utilizados para realizar a comparação de um ou mais itens. No entanto, gráficos de distribuição são normalmente utilizados para amostragem de relação ou correlação de variáveis. E, por fim, os gráficos de composição mostram porcentagens ou proporção de diferentes partes, como, por exemplo, usando o gráfico em formato de pizza.
Resposta incorreta.
B. 
Comparação, pois apresenta a relação ou a correlação entre variáveis.
Gráficos de barras são classificados na categoria comparação, pois são utilizados para realizar a comparação de um ou mais itens. No entanto, gráficos de distribuição são normalmente utilizados para amostragem de relação ou correlação de variáveis. E, por fim, os gráficos de composição mostram porcentagens ou proporção de diferentes partes, como, por exemplo, usando o gráfico em formato de pizza.
Resposta incorreta.
C. 
Distribuição, pois são usados para comparar dois ou mais itens ou mostrar as mudanças em um determinado período.
Gráficos de barras são classificados na categoria comparação, pois são utilizados para realizar a comparação de um ou mais itens. No entanto, gráficos de distribuição são normalmente utilizados para amostragem de relação ou correlação de variáveis. E, por fim, os gráficos de composição mostram porcentagens ou proporção de diferentes partes, como, por exemplo, usando o gráfico em formato de pizza.
Você acertou!
D. 
Comparação, pois são usados para comparar dois ou mais itens ou mostrar as mudanças em um determinado período.
Gráficos de barras são classificados na categoria comparação, pois são utilizados para realizar a comparação de um ou mais itens. No entanto, gráficos de distribuição são normalmente utilizados para amostragem de relação ou correlação de variáveis. E, por fim, os gráficos de composição mostram porcentagens ou proporção de diferentes partes, como, por exemplo, usando o gráfico em formato de pizza.
Resposta incorreta.
E. 
Composição, pois mostram a porcentagem ou a proporção de diferentes partes que, combinadas, formam o todo.
Gráficos de barras são classificados na categoria comparação, pois são utilizados para realizar a comparação de um ou mais itens. No entanto, gráficos de distribuição são normalmente utilizados para amostragem de relação ou correlação de variáveis. E, por fim, os gráficos de composição mostram porcentagens ou proporção de diferentes partes, como, por exemplo, usando o gráfico em formato de pizza.
2. 
A visualização de dados, também conhecida como Data Visualization, é basicamente uma representação gráfica de dados ou informações, sendo transmitida via comunicação visual.
Assinale a seguir a alternativa correta sobre a utilização da visualização de dados:
Resposta incorreta.
A. 
A visualização de dados deve ser utilizada apenas por empresas de grande porte.
Criando uma visualização de dados da forma correta, você consegue apresentar ao público-alvo informações, antes complexas, de uma forma simples e rápida.
Não deve-se utilizar todos os dados disponíveis, pois, caso contrário, a representação gráfica se tornará de difícil compreensão, tirando a atenção principal do objetivo final.
Ela pode ser empregada tanto em empresas de pequeno quanto de grande porte, possibilitando, assim, identificar um determinado público-alvo, bem como alterações em seu nicho de mercado, além de ser realizada em tempo real.
Resposta incorreta.
B. 
A visualização de dados deve utilizar todos os dados disponíveis.
Criando uma visualização de dados da forma correta, você consegue apresentar ao público-alvo informações, antes complexas, de uma forma simples e rápida.
Não deve-se utilizar todos os dados disponíveis, pois, caso contrário, a representação gráfica se tornará de difícil compreensão, tirando a atenção principal do objetivo final.
Ela pode ser empregada tanto em empresas de pequeno quanto de grande porte, possibilitando, assim, identificar um determinado público-alvo, bem como alterações em seu nicho de mercado, além de ser realizada em tempo real.
Você acertou!
C. 
A visualização de dados oferece informações importantes sobre o conjunto de dados complexos de maneira significativa e intuitiva.
Criando uma visualização de dados da forma correta, você consegue apresentar ao público-alvo informações, antes complexas, de uma forma simples e rápida.
Não deve-se utilizar todos os dados disponíveis, pois, caso contrário, a representação gráfica se tornará de difícil compreensão, tirando a atenção principal do objetivo final.
Ela pode ser empregada tanto em empresas de pequeno quanto de grande porte, possibilitando, assim, identificar um determinado público-alvo, bem como alterações em seu nicho de mercado, além de ser realizada em tempo real.
Resposta incorreta.
D. 
A visualização de dados tem muitos benefícios, dentre eles, ajuda a detectar tendências de consumo, porém não é possível identificar um determinado público-alvo.
Criando uma visualização de dados da forma correta, você consegue apresentar ao público-alvoinformações, antes complexas, de uma forma simples e rápida.
Não deve-se utilizar todos os dados disponíveis, pois, caso contrário, a representação gráfica se tornará de difícil compreensão, tirando a atenção principal do objetivo final.
Ela pode ser empregada tanto em empresas de pequeno quanto de grande porte, possibilitando, assim, identificar um determinado público-alvo, bem como alterações em seu nicho de mercado, além de ser realizada em tempo real.
Resposta incorreta.
E. 
Por meio de evidências concretas, a tomada de decisão se torna mais fácil, porém, as análises não podem ser feitas em tempo real.
Criando uma visualização de dados da forma correta, você consegue apresentar ao público-alvo informações, antes complexas, de uma forma simples e rápida.
Não deve-se utilizar todos os dados disponíveis, pois, caso contrário, a representação gráfica se tornará de difícil compreensão, tirando a atenção principal do objetivo final.
Ela pode ser empregada tanto em empresas de pequeno quanto de grande porte, possibilitando, assim, identificar um determinado público-alvo, bem como alterações em seu nicho de mercado, além de ser realizada em tempo real.
3. 
Você precisa fazer uma visualização de dados complexos, porém precisa mostrar ao público-alvo essas mesmas informações de forma dinâmica, com imagens e textos para que o público-alvo consiga absorver com mais rapidez e clareza a informação que está sendo transmitida.
Qual tipo de visualização de dados deve ser utilizado?
Você acertou!
A. 
Infográfico.
Infográfico é uma forma visual de apresentar informações e dados, geralmente complexos, auxiliando na compreensão do público-alvo. É elaborado por meio de imagens (ilustrações, gráficos, ícones) e textos. Dessa forma, melhora o entendimento do usuário, que consegue absorver com mais rapidez a informação que está sendo transmitida.
No entanto, diagramas são utilizados para mostrar um esquema. Mapas são utilizados para representação gráfica em casos de localidades, como, por exemplo, uma região ou até mesmo um país.
Tabelas são utilizadas, normalmente, para dados financeiros, não utilizando imagens, e painéis, principalmente, para a visualização de dados de performance.
Resposta incorreta.
B. 
Diagrama.
Infográfico é uma forma visual de apresentar informações e dados, geralmente complexos, auxiliando na compreensão do público-alvo. É elaborado por meio de imagens (ilustrações, gráficos, ícones) e textos. Dessa forma, melhora o entendimento do usuário, que consegue absorver com mais rapidez a informação que está sendo transmitida.
No entanto, diagramas são utilizados para mostrar um esquema. Mapas são utilizados para representação gráfica em casos de localidades, como, por exemplo, uma região ou até mesmo um país.
Tabelas são utilizadas, normalmente, para dados financeiros, não utilizando imagens, e painéis, principalmente, para a visualização de dados de performance.
Resposta incorreta.
C. 
Mapa.
Infográfico é uma forma visual de apresentar informações e dados, geralmente complexos, auxiliando na compreensão do público-alvo. É elaborado por meio de imagens (ilustrações, gráficos, ícones) e textos. Dessa forma, melhora o entendimento do usuário, que consegue absorver com mais rapidez a informação que está sendo transmitida.
No entanto, diagramas são utilizados para mostrar um esquema. Mapas são utilizados para representação gráfica em casos de localidades, como, por exemplo, uma região ou até mesmo um país.
Tabelas são utilizadas, normalmente, para dados financeiros, não utilizando imagens, e painéis, principalmente, para a visualização de dados de performance.
Resposta incorreta.
D. 
Tabela.
Infográfico é uma forma visual de apresentar informações e dados, geralmente complexos, auxiliando na compreensão do público-alvo. É elaborado por meio de imagens (ilustrações, gráficos, ícones) e textos. Dessa forma, melhora o entendimento do usuário, que consegue absorver com mais rapidez a informação que está sendo transmitida.
No entanto, diagramas são utilizados para mostrar um esquema. Mapas são utilizados para representação gráfica em casos de localidades, como, por exemplo, uma região ou até mesmo um país.
Tabelas são utilizadas, normalmente, para dados financeiros, não utilizando imagens, e painéis, principalmente, para a visualização de dados de performance.
Resposta incorreta.
E. 
Painel.
Infográfico é uma forma visual de apresentar informações e dados, geralmente complexos, auxiliando na compreensão do público-alvo. É elaborado por meio de imagens (ilustrações, gráficos, ícones) e textos. Dessa forma, melhora o entendimento do usuário, que consegue absorver com mais rapidez a informação que está sendo transmitida.
No entanto, diagramas são utilizados para mostrar um esquema. Mapas são utilizados para representação gráfica em casos de localidades, como, por exemplo, uma região ou até mesmo um país.
Tabelas são utilizadas, normalmente, para dados financeiros, não utilizando imagens, e painéis, principalmente, para a visualização de dados de performance.
3 de 5 perguntas
4. 
Dashboards de indicadores, ou também painéis de indicadores, chegaram para facilitar a vida das empresas. Neles você consegue visualizar diversos dados consolidados em apenas uma tela.
Assinale a alternativa que se refere aos seus benefícios:
Resposta incorreta.
A. 
Eles servem para controlar e organizar as informações, sendo um excelente aliado no cumprimento das rotinas e no melhor aproveitamento do tempo, devido à sua geração de relatórios, tipos de consultas, ferramentas matemáticas, estatísticas e diversas outras ferramentas de BI.
Dashboards são painéis intuitivos que apresentam diversos dados importantes para uma organização, sendo o status de um projeto ou a saúde da empresa, estando sempre visível para a equipe, ou para quem possa interessar, determinada demanda para que todos tenham uma noção global dos processos do seu negócio, podendo visualizar, também, de forma dinâmica e objetiva. Além do mais, essas informações não são necessariamente apenas da área de TI, 
também podem ser utilizadas por diversas áreas, inclusive pela gestão empresarial, reduzindo, assim, os riscos nas operações.
Um dashboard com enfoque em questões técnicas e infraestrutura, por exemplo, serve para a análise do desempenho e da disponibilidade de dispositivos, aplicações e das tecnologias aplicadas aos processos da empresa. No entanto, os dashboards para a gestão de negócios oferecem um panorama dos indicadores da performance geral da organização nessa área.
Você acertou!
B. 
Dashboards podem apresentar a saúde da empresa ou os dados de um determinado projeto em uma única tela para o gestor ou compartilhados com toda a sua equipe, bem como o engajamento de toda uma área, além de otimizar tempo e recursos.
Dashboards são painéis intuitivos que apresentam diversos dados importantes para uma organização, sendo o status de um projeto ou a saúde da empresa, estando sempre visível para a equipe, ou para quem possa interessar, determinada demanda para que todos tenham uma noção global dos processos do seu negócio, podendo visualizar, também, de forma dinâmica e objetiva. Além do mais, essas informações não são necessariamente apenas da área de TI, 
também podem ser utilizadas por diversas áreas, inclusive pela gestão empresarial, reduzindo, assim, os riscos nas operações.
Um dashboard com enfoque em questões técnicas e infraestrutura, por exemplo, serve para a análise do desempenho e da disponibilidade de dispositivos, aplicações e das tecnologias aplicadas aos processos da empresa. No entanto, os dashboards para a gestão de negócios oferecem um panorama dos indicadores da performance geral da organização nessa área.
Resposta incorreta.
C. 
Um dashboard com enfoque em questões técnicas oferece um panorama dos indicadores da performance geral da organização nessa área. No entanto, os dashboards para a gestão de negócios servem para a análise do desempenho e da disponibilidade de dispositivos, aplicações e das tecnologias aplicadas aos processos da empresa.Dashboards são painéis intuitivos que apresentam diversos dados importantes para uma organização, sendo o status de um projeto ou a saúde da empresa, estando sempre visível para a equipe, ou para quem possa interessar, determinada demanda para que todos tenham uma noção global dos processos do seu negócio, podendo visualizar, também, de forma dinâmica e objetiva. Além do mais, essas informações não são necessariamente apenas da área de TI, 
também podem ser utilizadas por diversas áreas, inclusive pela gestão empresarial, reduzindo, assim, os riscos nas operações.
Um dashboard com enfoque em questões técnicas e infraestrutura, por exemplo, serve para a análise do desempenho e da disponibilidade de dispositivos, aplicações e das tecnologias aplicadas aos processos da empresa. No entanto, os dashboards para a gestão de negócios oferecem um panorama dos indicadores da performance geral da organização nessa área.
Resposta incorreta.
D. 
Dashboards são ótimos para otimizar recursos e tempo, porém não reduzem os riscos na operação.
Dashboards são painéis intuitivos que apresentam diversos dados importantes para uma organização, sendo o status de um projeto ou a saúde da empresa, estando sempre visível para a equipe, ou para quem possa interessar, determinada demanda para que todos tenham uma noção global dos processos do seu negócio, podendo visualizar, também, de forma dinâmica e objetiva. Além do mais, essas informações não são necessariamente apenas da área de TI, 
também podem ser utilizadas por diversas áreas, inclusive pela gestão empresarial, reduzindo, assim, os riscos nas operações.
Um dashboard com enfoque em questões técnicas e infraestrutura, por exemplo, serve para a análise do desempenho e da disponibilidade de dispositivos, aplicações e das tecnologias aplicadas aos processos da empresa. No entanto, os dashboards para a gestão de negócios oferecem um panorama dos indicadores da performance geral da organização nessa área.
Resposta incorreta.
E. 
Um dashboard é um painel visual que apresenta, de maneira centralizada, um conjunto informações, indicadores e suas métricas para a área de TI.
Dashboards são painéis intuitivos que apresentam diversos dados importantes para uma organização, sendo o status de um projeto ou a saúde da empresa, estando sempre visível para a equipe, ou para quem possa interessar, determinada demanda para que todos tenham uma noção global dos processos do seu negócio, podendo visualizar, também, de forma dinâmica e objetiva. Além do mais, essas informações não são necessariamente apenas da área de TI, 
também podem ser utilizadas por diversas áreas, inclusive pela gestão empresarial, reduzindo, assim, os riscos nas operações.
Um dashboard com enfoque em questões técnicas e infraestrutura, por exemplo, serve para a análise do desempenho e da disponibilidade de dispositivos, aplicações e das tecnologias aplicadas aos processos da empresa. No entanto, os dashboards para a gestão de negócios oferecem um panorama dos indicadores da performance geral da organização nessa área.
5. 
Assinale a alternativa correta quanto ao processo e à criação de visualização de dados que ocorre por meio de mapeamento, utilização de GPS, drones ou até mesmo de Vants (veículo aéreo não tripulado):
Resposta incorreta.
A. 
Mapas.
O GIS (Geographic Information System) é um sistema projetado para capturar, armazenar, manipular e apresentar todos os tipos de dados geográficos.
Gráficos, mapas e painéis também são formas de representação da visualização de dados, porém não utilizam GPS, Vants ou drones.
No entanto, o CAD (Computer Aided Design) é um sistema computacional utilizado pela engenharia, geologia, geografia, arquitetura e design para facilitar o projeto e o desenho técnico.
Resposta incorreta.
B. 
Painéis.
O GIS (Geographic Information System) é um sistema projetado para capturar, armazenar, manipular e apresentar todos os tipos de dados geográficos.
Gráficos, mapas e painéis também são formas de representação da visualização de dados, porém não utilizam GPS, Vants ou drones.
No entanto, o CAD (Computer Aided Design) é um sistema computacional utilizado pela engenharia, geologia, geografia, arquitetura e design para facilitar o projeto e o desenho técnico.
Resposta incorreta.
C. 
CAD (Computer Aided Design).
O GIS (Geographic Information System) é um sistema projetado para capturar, armazenar, manipular e apresentar todos os tipos de dados geográficos.
Gráficos, mapas e painéis também são formas de representação da visualização de dados, porém não utilizam GPS, Vants ou drones.
No entanto, o CAD (Computer Aided Design) é um sistema computacional utilizado pela engenharia, geologia, geografia, arquitetura e design para facilitar o projeto e o desenho técnico.
Resposta incorreta.
D. 
Gráfico.
O GIS (Geographic Information System) é um sistema projetado para capturar, armazenar, manipular e apresentar todos os tipos de dados geográficos.
Gráficos, mapas e painéis também são formas de representação da visualização de dados, porém não utilizam GPS, Vants ou drones.
No entanto, o CAD (Computer Aided Design) é um sistema computacional utilizado pela engenharia, geologia, geografia, arquitetura e design para facilitar o projeto e o desenho técnico.
Você acertou!
E. 
GIS (Geographic Information System).
O GIS (Geographic Information System) é um sistema projetado para capturar, armazenar, manipular e apresentar todos os tipos de dados geográficos.
Gráficos, mapas e painéis também são formas de representação da visualização de dados, porém não utilizam GPS, Vants ou drones.
No entanto, o CAD (Computer Aided Design) é um sistema computacional utilizado pela engenharia, geologia, geografia, arquitetura e design para facilitar o projeto e o desenho técnico.
Métricas relevantes para a estratégia: indicador-chave de desempenho
1. Métricas e KPI são duas ferramentas utilizadas pra análise de desempenho e, por serem similares, muitas vezes são confundidas. Analise as afirmativas a seguir e assinale a opção que apresenta um indicador KPI.
Resposta incorreta.
A. 
Ser referência no ensino de Administração no Brasil.
Um indicador-chave precisa ter relevância para o negócio da empresa. A quantidade de café consumido por um profissional em um escritório e o número de pessoas que visitaram a vitrine da loja, por exemplo, podem ser calculados numericamente, mas não fazem parte do KPI por não serem índices prioritários na gestão de uma empresa. São métricas, mas não são indicadores-chave.
Indicadores também não podem ser confundidos com metas, por exemplo, ser referência no ensino de Administração no Brasil é uma meta e não um indicador. A felicidade dos alunos que estudaram na escola não é um indicador porque não temos como medir em números a felicidade de um aluno.
Já o aumento do número de vendas efetuadas em relação ao ano anterior é um indicador, pois está alinhado ao negócio da empresa e é um valor numérico.
Resposta incorreta.
B. 
Felicidade dos alunos que estudaram na escola.
Um indicador-chave precisa ter relevância para o negócio da empresa. A quantidade de café consumido por um profissional em um escritório e o número de pessoas que visitaram a vitrine da loja, por exemplo, podem ser calculados numericamente, mas não fazem parte do KPI por não serem índices prioritários na gestão de uma empresa. São métricas, mas não são indicadores-chave.
Indicadores também não podem ser confundidos com metas, por exemplo, ser referência no ensino de Administração no Brasil é uma meta e não um indicador. A felicidade dos alunos que estudaram na escola não é um indicador porque não temos como medir em números a felicidade de um aluno.
Já o aumento do número de vendas efetuadas em relação ao ano anterior é um indicador, pois está alinhado ao negócio da empresa e é um valor numérico.
Você acertou!
C. 
Número de vendas efetivadas aumentar em relação ao ano anterior.
Um indicador-chave precisa ter relevância para o negócio da empresa. A quantidade de café consumido por um profissional em um escritório e o númerode pessoas que visitaram a vitrine da loja, por exemplo, podem ser calculados numericamente, mas não fazem parte do KPI por não serem índices prioritários na gestão de uma empresa. São métricas, mas não são indicadores-chave.
Indicadores também não podem ser confundidos com metas, por exemplo, ser referência no ensino de Administração no Brasil é uma meta e não um indicador. A felicidade dos alunos que estudaram na escola não é um indicador porque não temos como medir em números a felicidade de um aluno.
Já o aumento do número de vendas efetuadas em relação ao ano anterior é um indicador, pois está alinhado ao negócio da empresa e é um valor numérico.
Resposta incorreta.
D. 
Número de pessoas que visitaram a vitrine da loja.
Um indicador-chave precisa ter relevância para o negócio da empresa. A quantidade de café consumido por um profissional em um escritório e o número de pessoas que visitaram a vitrine da loja, por exemplo, podem ser calculados numericamente, mas não fazem parte do KPI por não serem índices prioritários na gestão de uma empresa. São métricas, mas não são indicadores-chave.
Indicadores também não podem ser confundidos com metas, por exemplo, ser referência no ensino de Administração no Brasil é uma meta e não um indicador. A felicidade dos alunos que estudaram na escola não é um indicador porque não temos como medir em números a felicidade de um aluno.
Já o aumento do número de vendas efetuadas em relação ao ano anterior é um indicador, pois está alinhado ao negócio da empresa e é um valor numérico.
Resposta incorreta.
E. 
Quantidade de café consumido por um profissional em um escritório.
Um indicador-chave precisa ter relevância para o negócio da empresa. A quantidade de café consumido por um profissional em um escritório e o número de pessoas que visitaram a vitrine da loja, por exemplo, podem ser calculados numericamente, mas não fazem parte do KPI por não serem índices prioritários na gestão de uma empresa. São métricas, mas não são indicadores-chave.
Indicadores também não podem ser confundidos com metas, por exemplo, ser referência no ensino de Administração no Brasil é uma meta e não um indicador. A felicidade dos alunos que estudaram na escola não é um indicador porque não temos como medir em números a felicidade de um aluno.
Já o aumento do número de vendas efetuadas em relação ao ano anterior é um indicador, pois está alinhado ao negócio da empresa e é um valor numérico.
2. 
A metodologia SMART é utilizada para auxiliar na identificação de indicadores KPI, sobre esta metodologia assinale a alternativa correta.
Resposta incorreta.
A. 
S significa strategy porque todo indicador precisa estar associado a uma estratégia da empresa.
SMART é o acrônimo, em inglês, de: specific, measurable, attainable, relevant
(S) Específico: o indicador precisa ter um foco.
(M) Mensurável: o indicador precisa ser algo que possa ser controlado numericamente.
(A) Atingível: o indicador precisa estar associado a uma meta que pode ser atingida.
(R) Relevante: o indicador precisa referenciar algo relevante para empresa.
(T) Temporizável: deve existir um tempo assoaciado a cada indicador.
Resposta incorreta.
B. 
M significa market  porque todo indicador precisa olhar para o posicionamento da empresa no mercado.
SMART é o acrônimo, em inglês, de: specific, measurable, attainable, relevant
(S) Específico: o indicador precisa ter um foco.
(M) Mensurável: o indicador precisa ser algo que possa ser controlado numericamente.
(A) Atingível: o indicador precisa estar associado a uma meta que pode ser atingida.
(R) Relevante: o indicador precisa referenciar algo relevante para empresa.
(T) Temporizável: deve existir um tempo assoaciado a cada indicador.
Você acertou!
C. 
A significa atingível porque todo indicador precisa estar associado uma meta que pode ser atingida.
SMART é o acrônimo, em inglês, de: specific, measurable, attainable, relevant
(S) Específico: o indicador precisa ter um foco.
(M) Mensurável: o indicador precisa ser algo que possa ser controlado numericamente.
(A) Atingível: o indicador precisa estar associado a uma meta que pode ser atingida.
(R) Relevante: o indicador precisa referenciar algo relevante para empresa.
(T) Temporizável: deve existir um tempo assoaciado a cada indicador.
Resposta incorreta.
D. 
R significa rentável porque a criação de um indicador só faz sentido quando este irá trazer alguma renda para a empresa.
SMART é o acrônimo, em inglês, de: specific, measurable, attainable, relevant
(S) Específico: o indicador precisa ter um foco.
(M) Mensurável: o indicador precisa ser algo que possa ser controlado numericamente.
(A) Atingível: o indicador precisa estar associado a uma meta que pode ser atingida.
(R) Relevante: o indicador precisa referenciar algo relevante para empresa.
(T) Temporizável: deve existir um tempo assoaciado a cada indicador.
Resposta incorreta.
E. 
T significa tempo e diz respeito ao tempo necessário para produzir um determinado produto na empresa.
SMART é o acrônimo, em inglês, de: specific, measurable, attainable, relevant
(S) Específico: o indicador precisa ter um foco.
(M) Mensurável: o indicador precisa ser algo que possa ser controlado numericamente.
(A) Atingível: o indicador precisa estar associado a uma meta que pode ser atingida.
(R) Relevante: o indicador precisa referenciar algo relevante para empresa.
(T) Temporizável: deve existir um tempo assoaciado a cada indicador.
3. 
No contexto de uma empresa, planejar faz parte da rotina e tem uma importância significativa uma vez que, todas as decisões de negócio podem influenciar na saúde financeira da empresa e na credibilidade no mercado. Em relação aos tipos de planejamento existentes em empresas assinale a alternativa correta.
Resposta incorreta.
A. 
O planejamento estratégico não olha para a empresa como um todo mas sim para setores ou departamentos específicos.
O planejamento estratégico é a definição da visão do futuro da organização, que se baseia em fatores ambientais externos, e nos fatores internos, nesta etapa de planejamento é definido missão e visão da empresa. Planejamento tático não olha pra empresa como um todo mas sim para setores ou departamentos específicos, definindo processos de ponta a ponta para os segmento no qual se aplica.  
Planejamento operacional é de onde saem as ações e metas traçadas pelo nível tático para atingir os objetivos das decisões estratégicas.
Resposta incorreta.
B. 
Planejamento tático é a definição da visão do futuro da organização.
O planejamento estratégico é a definição da visão do futuro da organização, que se baseia em fatores ambientais externos, e nos fatores internos, nesta etapa de planejamento é definido missão e visão da empresa. Planejamento tático não olha pra empresa como um todo mas sim para setores ou departamentos específicos, definindo processos de ponta a ponta para os segmento no qual se aplica.  
Planejamento operacional é de onde saem as ações e metas traçadas pelo nível tático para atingir os objetivos das decisões estratégicas.
Resposta incorreta.
C. 
No planejamento operacional é definido missão e visão da empresa.
O planejamento estratégico é a definição da visão do futuro da organização, que se baseia em fatores ambientais externos, e nos fatores internos, nesta etapa de planejamento é definido missão e visão da empresa. Planejamento tático não olha pra empresa como um todo mas sim para setores ou departamentos específicos, definindo processos de ponta a ponta para os segmento no qual se aplica.  
Planejamento operacional é de onde saem as ações e metas traçadas pelo nível tático para atingir os objetivos das decisões estratégicas.
Resposta correta.
D. 
O planejamento estratégico  é a definição da visão do futuro da organização onde são  definidos a missão e visão da empresa.
O planejamento estratégico é a definição da visão do futuro da organização, que se baseia em fatores ambientais externos, e nos fatores internos, nesta etapa de planejamento é definido missão e visão da empresa. Planejamento tático não olhapra empresa como um todo mas sim para setores ou departamentos específicos, definindo processos de ponta a ponta para os segmento no qual se aplica.  
Planejamento operacional é de onde saem as ações e metas traçadas pelo nível tático para atingir os objetivos das decisões estratégicas.
Você não acertou!
E. 
Do planejamento tático saem as ações e metas para atingir os objetivos das decisões estratégicas.
O planejamento estratégico é a definição da visão do futuro da organização, que se baseia em fatores ambientais externos, e nos fatores internos, nesta etapa de planejamento é definido missão e visão da empresa. Planejamento tático não olha pra empresa como um todo mas sim para setores ou departamentos específicos, definindo processos de ponta a ponta para os segmento no qual se aplica.  
Planejamento operacional é de onde saem as ações e metas traçadas pelo nível tático para atingir os objetivos das decisões estratégicas.
4. 
Dentro do contexto organizacional diversos são os tipos de indicadores que podem ser criados, contudo eles se dividem em quatro grupos distintos, sobre estes quatro grupos de indicadores analise as afirmativas a seguir e assinale a afirmativa correta.
Resposta incorreta.
A. 
Indicadores de produtividade fornecem informações sobre como a empresa se encontra em relação às metas definidas.
Indicadores de produtividade: são ferramentas que tem objetivo de analisar o rendimento e a eficiência dos processos nas empresas.
Indicadores de qualidade: são utilizados junto com os indicadores de produtividade, permitem identificar qualquer desvio no processo produtivo.
Indicadores de capacidade: analisam a capacidade de resposta de um processo através da relação entre as saídas produzidas por unidade de tempo. A junção de capacidade, qualidade e produtividade aponta o quanto competitiva a empresa esta.
Indicadores estratégicos: fornecem informações sobre como a empresa se encontra em relação às metas definidas. Eles permitem realizar um comparativo entre o cenário atual da empresa e o cenário esperado.
Resposta incorreta.
B. 
Indicadores de qualidade permitem realizar um comparativo entre o cenário atual da empresa e o cenário esperado.
Indicadores de produtividade: são ferramentas que tem objetivo de analisar o rendimento e a eficiência dos processos nas empresas.
Indicadores de qualidade: são utilizados junto com os indicadores de produtividade, permitem identificar qualquer desvio no processo produtivo.
Indicadores de capacidade: analisam a capacidade de resposta de um processo através da relação entre as saídas produzidas por unidade de tempo. A junção de capacidade, qualidade e produtividade aponta o quanto competitiva a empresa esta.
Indicadores estratégicos: fornecem informações sobre como a empresa se encontra em relação às metas definidas. Eles permitem realizar um comparativo entre o cenário atual da empresa e o cenário esperado.
Resposta incorreta.
C. 
Indicadores de capacidade analisam o rendimento e a eficiência dos processos nas empresas.
Indicadores de produtividade: são ferramentas que tem objetivo de analisar o rendimento e a eficiência dos processos nas empresas.
Indicadores de qualidade: são utilizados junto com os indicadores de produtividade, permitem identificar qualquer desvio no processo produtivo.
Indicadores de capacidade: analisam a capacidade de resposta de um processo através da relação entre as saídas produzidas por unidade de tempo. A junção de capacidade, qualidade e produtividade aponta o quanto competitiva a empresa esta.
Indicadores estratégicos: fornecem informações sobre como a empresa se encontra em relação às metas definidas. Eles permitem realizar um comparativo entre o cenário atual da empresa e o cenário esperado.
Resposta incorreta.
D. 
Indicadores estratégicos permitem identificar qualquer desvio no processo produtivo.
Indicadores de produtividade: são ferramentas que tem objetivo de analisar o rendimento e a eficiência dos processos nas empresas.
Indicadores de qualidade: são utilizados junto com os indicadores de produtividade, permitem identificar qualquer desvio no processo produtivo.
Indicadores de capacidade: analisam a capacidade de resposta de um processo através da relação entre as saídas produzidas por unidade de tempo. A junção de capacidade, qualidade e produtividade aponta o quanto competitiva a empresa esta.
Indicadores estratégicos: fornecem informações sobre como a empresa se encontra em relação às metas definidas. Eles permitem realizar um comparativo entre o cenário atual da empresa e o cenário esperado.
Você acertou!
E. 
Indicadores de produtividade são ferramentas que tem objetivo de analisar o rendimento e a eficiência dos processos nas empresas.
Indicadores de produtividade: são ferramentas que tem objetivo de analisar o rendimento e a eficiência dos processos nas empresas.
Indicadores de qualidade: são utilizados junto com os indicadores de produtividade, permitem identificar qualquer desvio no processo produtivo.
Indicadores de capacidade: analisam a capacidade de resposta de um processo através da relação entre as saídas produzidas por unidade de tempo. A junção de capacidade, qualidade e produtividade aponta o quanto competitiva a empresa esta.
Indicadores estratégicos: fornecem informações sobre como a empresa se encontra em relação às metas definidas. Eles permitem realizar um comparativo entre o cenário atual da empresa e o cenário esperado.
5. 
Embora cada empresa tenha autonomia para definir os indicadores que irá utilizar em seus setores e na empresa como um todo, alguns indicadores são clássicos e se repetem em várias empresas. Sobre estes indicadores analise as afirmativas a seguir e assine a afirmativa correta.
Resposta incorreta.
A. 
Turnover : este indicador mede a relação entre clientes que cancelaram e clientes que aderiram ao serviço de uma empresa.
Percentual de trials: percentual de usuários ativos em relação a todos os que fizeram o trial.
Taxa de cresciment de clientes: verifica o crescimento do número de clientes e compara com o crescimento de clientes das empresas concorrentes.
Custo de aquisição de clientes: representa tudo que a empresa gasta para adquirir seus clientes.
Turnover: relação entre as pessoas contratadas e demitidas em determinado periodo.
Resposta incorreta.
B. 
Percentual de trials faz uma comparação para identificar o aumento ou queda no numero de pessoas interessadas no periodo trial de um determinado software.
Percentual de trials: percentual de usuários ativos em relação a todos os que fizeram o trial.
Taxa de cresciment de clientes: verifica o crescimento do número de clientes e compara com o crescimento de clientes das empresas concorrentes.
Custo de aquisição de clientes: representa tudo que a empresa gasta para adquirir seus clientes.
Turnover: relação entre as pessoas contratadas e demitidas em determinado periodo.
Resposta incorreta.
C. 
Taxa de crescimento de clientes: mede o percentual de clientes que após consumir um serviço voltaram a comprar outro serviço da mesma empresa.
Percentual de trials: percentual de usuários ativos em relação a todos os que fizeram o trial.
Taxa de cresciment de clientes: verifica o crescimento do número de clientes e compara com o crescimento de clientes das empresas concorrentes.
Custo de aquisição de clientes: representa tudo que a empresa gasta para adquirir seus clientes.
Turnover: relação entre as pessoas contratadas e demitidas em determinado periodo.
Resposta incorreta.
D. 
Turnout mede a relação entre as pessoas contratadas e demitidas em determinado periodo.
Percentual de trials: percentual de usuários ativos em relação a todos os que fizeram o trial.
Taxa de cresciment de clientes: verifica o crescimento do número de clientes e compara com o crescimento de clientes das empresas concorrentes.
Custo de aquisição de clientes: representa tudo que a empresa gasta para adquirir seus clientes.
Turnover: relação entre as pessoas contratadas e demitidas em determinado periodo.
Você acertou!
E. 
Percentual de trials mede percentualde usuários ativos em relação a todos os que fizeram o trial.
Percentual de trials: percentual de usuários ativos em relação a todos os que fizeram o trial.
Taxa de cresciment de clientes: verifica o crescimento do número de clientes e compara com o crescimento de clientes das empresas concorrentes.
Custo de aquisição de clientes: representa tudo que a empresa gasta para adquirir seus clientes.
Turnover: relação entre as pessoas contratadas e demitidas em determinado periodo.
Análise de Dados Utilizando Dashboards
. 
1 Uma das técnicas utilizadas pelos dashboards é a de visualização de dados. Essa técnica fornece uma perspectiva única sobre o conjunto de dados, por meio da qual você pode visualizar dados de várias maneiras diferentes. Em geral, as visualizações permitem mapear as dimensões em seus dados para propriedades visuais de formas geométricas. Com base nisso, podemos afirmar que a visualização de dados:
Você acertou!
A. 
é a representação de dados em um formato pictórico ou gráfico.
A visualização de dados permite que dados sejam representados utilizando diferentes formatos gráficos e cores. O objetivo da visualização é simplificar o valor dos dados, promover a compreensão sobre eles, e comunicar conceitos e ideias importantes.
Resposta incorreta.
B. 
é a representação de dados de forma escrita.
A visualização de dados permite que dados sejam representados utilizando diferentes formatos gráficos e cores. O objetivo da visualização é simplificar o valor dos dados, promover a compreensão sobre eles, e comunicar conceitos e ideias importantes.
Resposta incorreta.
C. 
é o processamento dos dados para visualizá-los durante a leitura.
A visualização de dados permite que dados sejam representados utilizando diferentes formatos gráficos e cores. O objetivo da visualização é simplificar o valor dos dados, promover a compreensão sobre eles, e comunicar conceitos e ideias importantes.
Resposta incorreta.
D. 
é uma técnica ultrapassada que apenas os dashboards utilizam.
A visualização de dados permite que dados sejam representados utilizando diferentes formatos gráficos e cores. O objetivo da visualização é simplificar o valor dos dados, promover a compreensão sobre eles, e comunicar conceitos e ideias importantes.
Resposta incorreta.
E. 
é uma técnica que exige o detalhamento dos dados.
A visualização de dados permite que dados sejam representados utilizando diferentes formatos gráficos e cores. O objetivo da visualização é simplificar o valor dos dados, promover a compreensão sobre eles, e comunicar conceitos e ideias importantes.
2. 
Os dashboards fornecem um local central para os usuários acessarem, interagirem e analisarem informações atualizadas, a fim de que possam solucionar problemas de forma mais inteligente. Um bom dashboard permite monitorar e medir o desempenho e as métricas em tempo real e em qualquer lugar. Quais dos itens a seguir pode ser considerado um benefício do uso de dashboards nas áreas de negócio?
Resposta incorreta.
A. 
Dedicar mais tempo à análise de dados.
O uso de dashboards permite uma facilidade em alinhar estratégias e metas, já que exibem informações úteis para esta atividade. Além disso, o uso de dashboards permite que os usuários obtenham insights e tomem melhores decisões baseados em dados e informações reais.
Resposta incorreta.
B. 
Ignorar as tendências.
O uso de dashboards permite uma facilidade em alinhar estratégias e metas, já que exibem informações úteis para esta atividade. Além disso, o uso de dashboards permite que os usuários obtenham insights e tomem melhores decisões baseados em dados e informações reais.
Você acertou!
C. 
Capacidade de tomar decisões com base em dados.
O uso de dashboards permite uma facilidade em alinhar estratégias e metas, já que exibem informações úteis para esta atividade. Além disso, o uso de dashboards permite que os usuários obtenham insights e tomem melhores decisões baseados em dados e informações reais.
Resposta incorreta.
D. 
Tornar desnecessária a criação de estratégias e metas.
O uso de dashboards permite uma facilidade em alinhar estratégias e metas, já que exibem informações úteis para esta atividade. Além disso, o uso de dashboards permite que os usuários obtenham insights e tomem melhores decisões baseados em dados e informações reais.
Resposta incorreta.
E. 
Permite a tomada de decisão baseada em presupostos.
O uso de dashboards permite uma facilidade em alinhar estratégias e metas, já que exibem informações úteis para esta atividade. Além disso, o uso de dashboards permite que os usuários obtenham insights e tomem melhores decisões baseados em dados e informações reais.
3. 
A criação de dashboards tem algumas boas práticas que melhoram a qualidade final do produto e oferecem mais valor ao usuário. Este processo, de acordo com as práticas recomendadas para o design de dashboards, é a culminação de um processo de BI que abrange geralmente o preenchimento de requisitos, a definição de KPIs e a criação de um modelo de dados. Com base nisso, assinale qual dos itens a seguir é considerado uma boa prática de criação de dashboards.
Resposta incorreta.
A. 
Espalhar sem ordenar a identificação dos dados.
É importante que o dashboard possa ser personalizado para que se adéque em diferentes objetivos. Do contrário, em alguns casos, pode ser necessário criar um novo dashboard. Para isso, os usuários finais são envolvidos no processo.
Resposta incorreta.
B. 
Manter os dados do dashboard com períodos grandes de atualizações.
É importante que o dashboard possa ser personalizado para que se adéque em diferentes objetivos. Do contrário, em alguns casos, pode ser necessário criar um novo dashboard. Para isso, os usuários finais são envolvidos no processo.
Resposta incorreta.
C. 
Exibir informações que não sejam possíveis de ser verificadas.
É importante que o dashboard possa ser personalizado para que se adéque em diferentes objetivos. Do contrário, em alguns casos, pode ser necessário criar um novo dashboard. Para isso, os usuários finais são envolvidos no processo.
Resposta incorreta.
D. 
Evitar a personalização por diferentes seções da empresa.
É importante que o dashboard possa ser personalizado para que se adéque em diferentes objetivos. Do contrário, em alguns casos, pode ser necessário criar um novo dashboard. Para isso, os usuários finais são envolvidos no processo.
Você acertou!
E. 
Envolver os usuários finais no design do dashboard.
É importante que o dashboard possa ser personalizado para que se adéque em diferentes objetivos. Do contrário, em alguns casos, pode ser necessário criar um novo dashboard. Para isso, os usuários finais são envolvidos no processo.
4. 
Ciência de dados é uma mistura multidisciplinar de inferência de dados, desenvolvimento de algoritmos e tecnologia para resolver problemas analiticamente complexos. O seu núcleo é baseado nos dados que são encontrados como informações brutas, streaming, e guardadas em armazéns de dados corporativos. Com base nessas informações, qual a relação entre dashboards e ciência de dados?
Você acertou!
A. 
Dashboards permitem uma entrega maior de valor dos dados obtidos por meio da ciência de dados.
Dashboards são artefatos utilizados pelos cientistas de dados para oferecer valor ao usuário final. Os dashboards exibem de forma gráfica as informações e dados que são analisados por meio da ciência de dados, logo fornecem uma forma de entregar mais valor ao usuário.
Resposta incorreta.
B. 
Dashboards não fazem parte da ciência de dados e a relação entre os dois conceitos é inexistente.
Dashboards são artefatos utilizados pelos cientistas de dados para oferecer valor ao usuário final. Os dashboards exibem de forma gráfica as informações e dados que são analisados por meio da ciência de dados, logo fornecem uma forma de entregar mais valor ao usuário.
Resposta incorreta.
C. 
Dashboards são utilizados apenas pelos cientistas de dados para exibir as informações.
Dashboards são artefatos utilizados pelos cientistas de dados para oferecer valorao usuário final. Os dashboards exibem de forma gráfica as informações e dados que são analisados por meio da ciência de dados, logo fornecem uma forma de entregar mais valor ao usuário.
Resposta incorreta.
D. 
Dashboards são desnecessários dentro da ciência de dados.
Dashboards são artefatos utilizados pelos cientistas de dados para oferecer valor ao usuário final. Os dashboards exibem de forma gráfica as informações e dados que são analisados por meio da ciência de dados, logo fornecem uma forma de entregar mais valor ao usuário.
Resposta incorreta.
E. 
A ciência de dados eliminou a necessidade de uso de dashboards, já que permite a melhor extração das informações.
Dashboards são artefatos utilizados pelos cientistas de dados para oferecer valor ao usuário final. Os dashboards exibem de forma gráfica as informações e dados que são analisados por meio da ciência de dados, logo fornecem uma forma de entregar mais valor ao usuário.
5. 
Os dashboards são cada vez mais vistos como ferramentas críticas para que as empresas obtenham insights instantâneos e de longo prazo a partir de seus armazéns de grandes volumes de dados em crescimento. Em empresas, os dashboards ajudam a equipe de TI a converter e comunicar rapidamente dados corporativos complexos em visualizações significativas, revelando indicadores-chave de desempenho. Assim, os executivos recebem todas as ferramentas de que precisam para aprofundar ainda mais a análise, a fim de que possam revelar o que realmente está acontecendo. Com base nisso, o que deve ser evitado durante a criação de um dashboard?
Resposta incorreta.
A. 
Poucas variações de componentes.
É possível criar excelentes dashboards com poucas variações de componentes/cores e com alguns textos informativos. O importante é que eles exibam a informação corretamente e permitam o fácil entendimento. Devemos evitar um design exageradamente chamativo ou desordenado, tentando incluir informações demais sem restringir dados brutos o suficiente.
Resposta incorreta.
B. 
Todo tipo de texto.
É possível criar excelentes dashboards com poucas variações de componentes/cores e com alguns textos informativos. O importante é que eles exibam a informação corretamente e permitam o fácil entendimento. Devemos evitar um design exageradamente chamativo ou desordenado, tentando incluir informações demais sem restringir dados brutos o suficiente.
Resposta incorreta.
C. 
Muitas variações de cores.
É possível criar excelentes dashboards com poucas variações de componentes/cores e com alguns textos informativos. O importante é que eles exibam a informação corretamente e permitam o fácil entendimento. Devemos evitar um design exageradamente chamativo ou desordenado, tentando incluir informações demais sem restringir dados brutos o suficiente.
Você acertou!
D. 
Design exageradamente chamativo ou desordenado.
É possível criar excelentes dashboards com poucas variações de componentes/cores e com alguns textos informativos. O importante é que eles exibam a informação corretamente e permitam o fácil entendimento. Devemos evitar um design exageradamente chamativo ou desordenado, tentando incluir informações demais sem restringir dados brutos o suficiente.
Resposta incorreta.
E. 
Componentes com objetos circulares.
É possível criar excelentes dashboards com poucas variações de componentes/cores e com alguns textos informativos. O importante é que eles exibam a informação corretamente e permitam o fácil entendimento. Devemos evitar um design exageradamente chamativo ou desordenado, tentando incluir informações demais sem restringir dados brutos o suficiente.
Introdução a Ciência de Dados
Resultados de avaliações
Avaliação (Introdução a Ciência de Dados) - Aprovado 09/01/2023 às 15:21
Questão 1 Peso: 20%
A partir da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), as instituições devem ter o devido cuidado nos processos de ciência de dados, a fim de garantir a eficiência necessária com o cumprimento das normas.
Um sistema, alocado na Internet, solicita ao usuário dados pessoais e os armazena em uma base de dados relacional confiável, à qual somente a própria empresa tem acesso, utilizando-a para o fim de marketing. De acordo com a Lei Geral da Proteção de Dados e as fases de coleta e descarte do processo de ciência de dados, pode-se afirmar que:
o usuário pode solicitar a qualquer momento uma cópia dos dados, bem como compreender para que fim estão sendo utilizados
Resposta correta!
Questão 2 Peso: 20%
Ultimamente, com a crescente utilização de técnicas e ferramentas de Big Data, grande parte das empresas estão decidindo armazenar seus dados em nuvem e mais recentemente em bancos de dados NoSQL. Qual profissional está apto a trabalhar e manter sistemas de dados com essas tecnologias?
Engenheiro de dados.
Resposta correta!
Questão 3 Peso: 20%
O machine learning pode ser usado como uma tecnologia para identificar transações que podem ser fraudulentas. Uma instituição que faz operações de crédito precisa analisar se um novo cliente tem potencial de tornar-se inadimplente; assim, utiliza-se de uma base que contém dados de transações bancárias de 5 mil clientes dos últimos cinco anos, em que há a informação completa de financiamentos, cartões de crédito e compras realizadas e, ainda, se houve dívidas não pagas.
Nesse contexto, pode-se afirmar:
O problema tem uma base catalogada, e, assim pode-se utilizar o aprendizado supervisionado e, ainda, o algoritmo Naive Bayes ou SVM na classificação.
Resposta correta!
Questão 4 Peso: 20%
Diversos materiais na Internet definem a ciência de dados como responsável apenas pelo processamento de dados. Entretanto, ela é responsável por outras etapas extremamente importantes para o uso de dados. Qual alternativa mostra a sequência correta de todas as etapas do ciclo da ciência de dados?
Entender o problema, coletar os dados, armazenar os dados, processar os dados, explorar as informações dos resultados, comunicar os resultados e fornecer feedback.
Resposta correta!
Questão 5 Peso: 20%
A união de bases de dados similares, para tentar melhorar a análise dos dados, é uma tarefa comum em ciência de dados.
Dado que uma base de dados A contém dados íntegros, com grande confiabilidade e com campos similares aos de uma base de dados B, ambas as bases poderiam ser usadas para analisar um conjunto de dados. No entanto, na base B, verifica-se que 65% de seu total de campos está nulo, e muitos dados contêm erros relacionados ao formato. Qual seria uma boa estratégia a ser adotada dentro dos processos de ciência de dados?
A base A será mantida, pois contém dados confiáveis, e a base B será descartada.
Resposta correta!
Total de acertos: 100%
Média mínima para aprovação: 60%
Big Data: Uma Visão Geral
Resultados de avaliações
Avaliação (Big Data: Uma Visão Geral) - Aprovado 09/01/2023 às 15:27
Questão 1 Peso: 20%
A definição de big data parte de cinco características, conhecidas como 5 Vs do big data, a saber: volume, velocidade, variedade, valor e veracidade.
Das alternativas a seguir, aponte aquela que apresenta circunstâncias em que a velocidade é o motor principal e, assim, é preciso tomar decisões rápidas:
Caldeira com monitoramento de temperatura; dados de um vírus altamente contagioso; e monitoramento de hashtags na ocorrência de desastre natural.
Resposta correta!
Questão 2 Peso: 20%
A visualização de dados, também chamada de DataViz, precisa ser muito bem elaborada, pois ela é o produto do esforço do cientista de dados. Pensando nisso, entre as bibliotecas a seguir, quais têm foco ​​​​​​​em visualização de dados?
Matplotlib e Seaborn.
Resposta correta!
Questão 3 Peso: 20%
Os dados podem ser considerados recursos ativos gerados automaticamente em toda atividade exercida; se tratados e analisados têm grande valor para o mercado. Assinale a alternativa que contempla a definição correta sobre o dado. ​​​​​​​
É uma quantidade de fatos não analisados.
Resposta correta!
Questão 4 Peso: 20%
Uma parte muito importante do contexto big data é a ingestão dos dados. A partir disso,analise o seguinte cenário:
Uma empresa tem dados oriundos do sensor RFID do sistema de ponto eletrônico e também diversas planilhas eletrônicas em cinco diferentes departamentos, totalizando mais de 15 milhões de registros feitos nos últimos 20 anos. É necessário unificar esses dados em um repositório único, a fim de que a análise e o processamento fiquem mais fáceis.
Diante do exposto, qual é a solução possível no contexto de big data?
É possível unir todos os arquivos em um repositório comum, em um sistema HDFS, inclusive, em estrutura de cluster, a fim de compor a segurança, a replicação e a confiabilidade.
Resposta correta!
Questão 5 Peso: 20%
Em um contexto geral, o Data Lake representa um repositório para grandes quantidades de dados. Portanto, pode-se afirmar que o Data Lake é:
uma tecnologia para Big Data.
Resposta correta!
Total de acertos: 100%
Média mínima para aprovação: 60%
Avaliação (Introdução a Ciência de Dados) - Aprovado 09/01/2023 às 15:21
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Descoberta de conhecimento com BIG DATA
1. 
Atualmente as informações de bases de dados atingem grandes quantidades de forma muito fácil. A filtragem desses dados, seguida de estudos para transformá-los em conhecimento que permita embasar gestores nas suas tomadas de decisão, é de extrema importância. O processo KDD tem como objetivo transformar em conhecimento esses grandes volumes de dados de maneira sistemática.
Analisando a figura abaixo, qual a sequência correta das etapas que compõem o processo KDD?
Resposta incorreta.
A. 
1- Pré-processamento; 2 - Seleção; 3 - Mineração de dados; 4 - Interpretação e avaliação; e 5 -Transformação.
As etapas da KDD podem ser divididas da seguinte forma:
1- Seleção
2- Pré-processamento
 3- Transformação
4-  Mineração de dados​​​​​​​
5- Interpretação e avaliação
Você acertou!
B. 
1- Seleção; 2- Pré-processamento; 3- Transformação; 4-Mineração de dados;  e 5- Interpretação e avaliação.
As etapas da KDD podem ser divididas da seguinte forma:
1- Seleção
2- Pré-processamento
 3- Transformação
4-  Mineração de dados
5- Interpretação e avaliação
Resposta incorreta.
C. 
1- Transformação; 2- Pré-processamento; 3- Seleção; 4-Mineração de dados;  e 5- Interpretação e avaliação.
As etapas da KDD podem ser divididas da seguinte forma:
1- Seleção
2- Pré-processamento
 3- Transformação
4-  Mineração de dados​​​​​​​
5- Interpretação e avaliação
Resposta incorreta.
D. 
1- Mineração de dados; 2- Pré-processamento; 3- Transformação; 4-Seleção;  e 5- Interpretação e avaliação.
As etapas da KDD podem ser divididas da seguinte forma:
1- Seleção
2- Pré-processamento
 3- Transformação
4-  Mineração de dados​​​​​​​
5- Interpretação e avaliação
Resposta incorreta.
E. 
1- Interpretação e Avaliação; 2- Pré-processamento; 3- Transformação; 4-Mineração de dados;  e 5- Seleção.
As etapas da KDD podem ser divididas da seguinte forma:
1- Seleção
2- Pré-processamento
 3- Transformação
4-  Mineração de dados​​​​​​​
5- Interpretação e avaliação
2. 
A mineração de dados é uma etapa do KDD que consiste na aplicação de técnicas estatísticas e inteligência artificial em bases de dados volumosas com o objetivo de reconhecer padrões e relações robustas entre os dados.
Como deve ser realizada a escolha da técnica mais adequada para a etapa de mineração de dados?
Resposta incorreta.
A. 
A escolha deve ser realizada com base na definição dos usuários.
Não existe uma técnica que resolva todos os problemas de data mining. Diferentes técnicas servem para diferentes propósitos, cada uma oferecendo vantagens e desvantagens. A escolha da técnica está fortemente relacionada com o tipo de conhecimento que se deseja extrair ou com o tipo de dado no qual ela será aplicada.
Você acertou!
B. 
A escolha deve ser com base no tipo de problema a ser solucionado.
Não existe uma técnica que resolva todos os problemas de data mining. Diferentes técnicas servem para diferentes propósitos, cada uma oferecendo vantagens e desvantagens. A escolha da técnica está fortemente relacionada com o tipo de conhecimento que se deseja extrair ou com o tipo de dado no qual ela será aplicada.
Resposta incorreta.
C. 
A escolha da técnica deve ser sempre por modelos preditivos.
Não existe uma técnica que resolva todos os problemas de data mining. Diferentes técnicas servem para diferentes propósitos, cada uma oferecendo vantagens e desvantagens. A escolha da técnica está fortemente relacionada com o tipo de conhecimento que se deseja extrair ou com o tipo de dado no qual ela será aplicada.
Resposta incorreta.
D. 
A escolha deve ser por meio de um algoritmo de escolha de técnicas.
Não existe uma técnica que resolva todos os problemas de data mining. Diferentes técnicas servem para diferentes propósitos, cada uma oferecendo vantagens e desvantagens. A escolha da técnica está fortemente relacionada com o tipo de conhecimento que se deseja extrair ou com o tipo de dado no qual ela será aplicada.
Resposta incorreta.
E. 
A escolha pode ser aleatória.
Não existe uma técnica que resolva todos os problemas de data mining. Diferentes técnicas servem para diferentes propósitos, cada uma oferecendo vantagens e desvantagens. A escolha da técnica está fortemente relacionada com o tipo de conhecimento que se deseja extrair ou com o tipo de dado no qual ela será aplicada.
3. 
Na etapa de interpretação e avaliação do processo KDD, o conhecimento adquirido é interpretado e avaliado para verificar se o objetivo final foi alcançado. O que ocorre caso o objetivo final não tenha sido alcançado?
Resposta incorreta.
A. 
O processo é encerrado sem sucesso.
Caso o resultado não seja satisfatório, o que não é raro, o processo pode retornar a qualquer um dos estágios anteriores ou até mesmo ser recomeçado. Ou seja, o processo não é simplesmente encerrado e não é necessário alterar os seus objetivos. A característica de iteração do processo permite que ele retorne com resultados diferentes.
Resposta incorreta.
B. 
O processo é encerrado e outros analistas de Big Data devem recomeçar o processo com outros objetivos.
Caso o resultado não seja satisfatório, o que não é raro, o processo pode retornar a qualquer um dos estágios anteriores ou até mesmo ser recomeçado. Ou seja, o processo não é simplesmente encerrado e não é necessário alterar os seus objetivos. A característica de iteração do processo permite que ele retorne com resultados diferentes.
Você acertou!
C. 
Como o KDD é iterativo, o processo pode retornar a uma das etapas anteriores.
Caso o resultado não seja satisfatório, o que não é raro, o processo pode retornar a qualquer um dos estágios anteriores ou até mesmo ser recomeçado. Ou seja, o processo não é simplesmente encerrado e não é necessário alterar os seus objetivos. A característica de iteração do processo permite que ele retorne com resultados diferentes.
Resposta incorreta.
D. 
O processo entra em looping e não se encerra nunca.
Caso o resultado não seja satisfatório, o que não é raro, o processo pode retornar a qualquer um dos estágios anteriores ou até mesmo ser recomeçado. Ou seja, o processo não é simplesmente encerrado e não é necessário alterar os seus objetivos. A característica de iteração do processo permite que ele retorne com resultados diferentes.
Resposta incorreta.
E. 
O processo deve ser redesenhado sem a etapa de mineração de dados.
Caso o resultado não seja satisfatório, o que não é raro, o processo pode retornar a qualquer um dos estágios anteriores ou até mesmo ser recomeçado. Ou seja, o processo não é simplesmente encerrado e não é necessário alterar os seus objetivos. A característica de iteração do processo permite que ele retorne com resultados diferentes.
4. 
A etapa de transformação dos dados no processo KDD é de extrema importância para a etapa de mineração, pois garante o seu armazenamento adequado.
Qual das situações abaixo representa a etapa de transformação de dados?
Você não acertou!
A. 
Realização de uma limpeza na base de dados, mantendo apenas os dados consistentes.
Na etapa de Transformação é feito o armazenamento dos dados de forma afacilitar o uso das técnicas de Data Mining. A transformação garante que não ocorrerá nenhuma perda nos dados, e sim uma qualificação deles, o que facilita a consolidação do conhecimento ao final do processo.
Resposta incorreta.
B. 
Aplicação de técnicas de segmentação e regras de associação na base de dados.
Na etapa de Transformação é feito o armazenamento dos dados de forma a facilitar o uso das técnicas de Data Mining. A transformação garante que não ocorrerá nenhuma perda nos dados, e sim uma qualificação deles, o que facilita a consolidação do conhecimento ao final do processo.
Resposta correta.
C. 
Construção de campos que realizam alguns cálculos que podem facilitar na mineração de dados.
Na etapa de Transformação é feito o armazenamento dos dados de forma a facilitar o uso das técnicas de Data Mining. A transformação garante que não ocorrerá nenhuma perda nos dados, e sim uma qualificação deles, o que facilita a consolidação do conhecimento ao final do processo.
Resposta incorreta.
D. 
Apresentação dos padrões de conhecimento extraídos da base de dados.
Na etapa de Transformação é feito o armazenamento dos dados de forma a facilitar o uso das técnicas de Data Mining. A transformação garante que não ocorrerá nenhuma perda nos dados, e sim uma qualificação deles, o que facilita a consolidação do conhecimento ao final do processo.
Resposta incorreta.
E. 
Definir quais bases de dados serão utilizadas para aplicação do processo KDD.
Na etapa de Transformação é feito o armazenamento dos dados de forma a facilitar o uso das técnicas de Data Mining. A transformação garante que não ocorrerá nenhuma perda nos dados, e sim uma qualificação deles, o que facilita a consolidação do conhecimento ao final do processo.
5. 
No processo KDD, a qualidade dos dados é crucial para obtenção de êxito, pois pode determinar a eficiência dos algoritmos de mineração de dados.
Qual das etapas do processo KDD é responsável por garantir a qualidade dos dados a serem processados?
Você acertou!
A. 
Etapa de pré-processamento e limpeza.
Na etapa de pré-processamento e limpeza dos dados deverão ser realizadas tarefas que eliminem dados redundantes e inconsistentes, recuperem dados   incompletos e avaliem possíveis dados discrepantes ao conjunto.
Resposta incorreta.
B. 
Etapa de mineração dos dados.
Na etapa de pré-processamento e limpeza dos dados deverão ser realizadas tarefas que eliminem dados redundantes e inconsistentes, recuperem dados   incompletos e avaliem possíveis dados discrepantes ao conjunto.
Resposta incorreta.
C. 
Etapa de apresentação do conhecimento extraído.
Na etapa de pré-processamento e limpeza dos dados deverão ser realizadas tarefas que eliminem dados redundantes e inconsistentes, recuperem dados   incompletos e avaliem possíveis dados discrepantes ao conjunto.
Resposta incorreta.
D. 
Etapa de seleção dos dados.
Na etapa de pré-processamento e limpeza dos dados deverão ser realizadas tarefas que eliminem dados redundantes e inconsistentes, recuperem dados   incompletos e avaliem possíveis dados discrepantes ao conjunto.
Resposta incorreta.
E. 
Etapa de transformação dos dados.
Na etapa de pré-processamento e limpeza dos dados deverão ser realizadas tarefas que eliminem dados redundantes e inconsistentes, recuperem dados   incompletos e avaliem possíveis dados discrepantes ao conjunto.
Aplicações da ciência de Dados
1. 
Os dados são, atualmente, os recursos mais valiosos das grandes corporações. Neles, é possível encontrar diversas informações sobre o negócio e sobre os consumidores dos serviços e produtos disponibilizados pela empresa. Aponte a alternativa que apresenta o momento em que a ciência dos dados é aplicada.​​​​​​​
Resposta incorreta.
A. 
É utilizada com dados antigos, gerando relatórios retroativos.
A ciência dos dados traz um olhar para o futuro, por meio de análises preditivas e prescritivas, e se embasa em questionamentos como: por que, o que devo fazer e o que irá ocorrer. Sua aplicação traz a transformação de dados por meio da matemática e da estatística em insights, decisões e produtos valiosos.
Resposta incorreta.
B. 
É utilizada apenas com dados presentes e as informações são analisadas e descartadas posteriormente, não gerando nenhuma informação futura.
A ciência dos dados traz um olhar para o futuro, por meio de análises preditivas e prescritivas, e se embasa em questionamentos como: por que, o que devo fazer e o que irá ocorrer. Sua aplicação traz a transformação de dados por meio da matemática e da estatística em insights, decisões e produtos valiosos.
Você acertou!
C. 
É utilizada em análises preditivas, com o intuito de prever os próximos passos que o negócio deve tomar.
A ciência dos dados traz um olhar para o futuro, por meio de análises preditivas e prescritivas, e se embasa em questionamentos como: por que, o que devo fazer e o que irá ocorrer. Sua aplicação traz a transformação de dados por meio da matemática e da estatística em insights, decisões e produtos valiosos.
Resposta incorreta.
D. 
É utilizada em análises prescritivas, questionando sobre ações que já ocorreram.
A ciência dos dados traz um olhar para o futuro, por meio de análises preditivas e prescritivas, e se embasa em questionamentos como: por que, o que devo fazer e o que irá ocorrer. Sua aplicação traz a transformação de dados por meio da matemática e da estatística em insights, decisões e produtos valiosos.
Resposta incorreta.
E. 
É utilizada em análises diagnósticas e prescritivas, diante de fatos que já ocorreram.
A ciência dos dados traz um olhar para o futuro, por meio de análises preditivas e prescritivas, e se embasa em questionamentos como: por que, o que devo fazer e o que irá ocorrer. Sua aplicação traz a transformação de dados por meio da matemática e da estatística em insights, decisões e produtos valiosos.
2. 
Os ambientes corporativos atuais realizam operações cada vez mais complexas, já que as pressões externas aos negócios acabam demandando grandes mudanças e adoção de tecnologias cada vez mais modernas. Aponte a alternativa que condiz com o conceito correto de ciência dos dados.​​​​​​​
Resposta incorreta.
A. 
A ciência dos dados gera maior concorrência entre as empresas, por indicar quais serviços e produtos devem ser criados.
A multidisciplinaridade da ciência dos dados pode ser vista na armazenagem, na obtenção e no tratamento dos dados, bem como na mineração e filtragem deles. Além disso, há a aplicação de conceitos metodológicos, já que há um constante questionamento, tendo em vista que a ciência dos dados contribui para a tomada de decisões futuras por meio da análise dos dados, ao invés de utilizar somente a intuição.
Você acertou!
B. 
A ciência dos dados atua trazendo conceitos multidisciplinares para a análise de dados, contribuindo para nortear o negócio em suas ações futuras.
A multidisciplinaridade da ciência dos dados pode ser vista na armazenagem, na obtenção e no tratamento dos dados, bem como na mineração e filtragem deles. Além disso, há a aplicação de conceitos metodológicos, já que há um constante questionamento, tendo em vista que a ciência dos dados contribui para a tomada de decisões futuras por meio da análise dos dados, ao invés de utilizar somente a intuição.
Resposta incorreta.
C. 
A ciência dos dados é o primeiro conceito aplicado na análise de dados. Depois disso, eles são armazenados e analisados por outras ferramentas.
A multidisciplinaridade da ciência dos dados pode ser vista na armazenagem, na obtenção e no tratamento dos dados, bem como na mineração e filtragem deles. Além disso, há a aplicação de conceitos metodológicos, já que há um constante questionamento, tendo em vista que a ciência dos dados contribui para a tomada de decisões futuras por meio da análise dos dados, ao invés de utilizar somente a intuição.
Resposta incorreta.
D. 
A ciência dos dados é utilizada para definição de cargos executivos dentro da empresa.
A multidisciplinaridade da ciência dos dados pode ser vista na armazenagem, na obtenção e no tratamento dos dados, bemcomo na mineração e filtragem deles. Além disso, há a aplicação de conceitos metodológicos, já que há um constante questionamento, tendo em vista que a ciência dos dados contribui para a tomada de decisões futuras por meio da análise dos dados, ao invés de utilizar somente a intuição.
Resposta incorreta.
E. 
A ciência dos dados contribui por meio de relatórios e planilha de dados.
A multidisciplinaridade da ciência dos dados pode ser vista na armazenagem, na obtenção e no tratamento dos dados, bem como na mineração e filtragem deles. Além disso, há a aplicação de conceitos metodológicos, já que há um constante questionamento, tendo em vista que a ciência dos dados contribui para a tomada de decisões futuras por meio da análise dos dados, ao invés de utilizar somente a intuição.
3. 
Em um único negócio, pode-se deparar com muitos terabytes de dados, os quais são compostos por dados oriundos de ações executadas constantemente. Diante das dificuldades de grandes redes em lidar com a quantidade e diversidade de informações geradas, além da alta concorrência, da prosperidade de negócios eletrônicos na internet, dentre outros, assinale a alternativa que apresenta uma possível contribuição aos negócios e que pode ser trazida pela ciência dos dados e pela business intelligence.​​​​​​​
Resposta incorreta.
A. 
Crescente taxa de sobrecarga de informações.
Para as grandes redes, o cliente é o foco principal; assim, além de contribuírem na tomada de decisão, incentivam a criatividade e a inovação do negócio, melhoram o relacionamento da empresa com seus clientes, dentre outras melhorias. Quando as organizações analisam dados, elas precisam levar em consideração todos os gastos relevantes, incluindo os custos esperados com perda e ganho de clientes, penalidades e multas resultantes do não cumprimento de regulamentações, dentre outros.
Resposta incorreta.
B. 
Para executar a filtragem das informações, deve haver obrigatoriamente outra tecnologia.
Para as grandes redes, o cliente é o foco principal; assim, além de contribuírem na tomada de decisão, incentivam a criatividade e a inovação do negócio, melhoram o relacionamento da empresa com seus clientes, dentre outras melhorias. Quando as organizações analisam dados, elas precisam levar em consideração todos os gastos relevantes, incluindo os custos esperados com perda e ganho de clientes, penalidades e multas resultantes do não cumprimento de regulamentações, dentre outros.
Resposta incorreta.
C. 
São tecnologias que podem ser aplicadas em qualquer máquina, já que não exigem configurações específicas.
Para as grandes redes, o cliente é o foco principal; assim, além de contribuírem na tomada de decisão, incentivam a criatividade e a inovação do negócio, melhoram o relacionamento da empresa com seus clientes, dentre outras melhorias. Quando as organizações analisam dados, elas precisam levar em consideração todos os gastos relevantes, incluindo os custos esperados com perda e ganho de clientes, penalidades e multas resultantes do não cumprimento de regulamentações, dentre outros.
Você acertou!
D. 
Trazem a automatização de processos decisórios, principalmente os que têm os clientes como foco.
Para as grandes redes, o cliente é o foco principal; assim, além de contribuírem na tomada de decisão, incentivam a criatividade e a inovação do negócio, melhoram o relacionamento da empresa com seus clientes, dentre outras melhorias. Quando as organizações analisam dados, elas precisam levar em consideração todos os gastos relevantes, incluindo os custos esperados com perda e ganho de clientes, penalidades e multas resultantes do não cumprimento de regulamentações, dentre outros.
Resposta incorreta.
E. 
Podem ser aplicadas por meio de planilhas eletrônicas e tabelas com dados inseridos manualmente.
Para as grandes redes, o cliente é o foco principal; assim, além de contribuírem na tomada de decisão, incentivam a criatividade e a inovação do negócio, melhoram o relacionamento da empresa com seus clientes, dentre outras melhorias. Quando as organizações analisam dados, elas precisam levar em consideração todos os gastos relevantes, incluindo os custos esperados com perda e ganho de clientes, penalidades e multas resultantes do não cumprimento de regulamentações, dentre outros.
4. 
Com o avanço tecnológico, é possível se deparar com diversos recursos voltados a várias vertentes de negócios e aplicações. Já há algum tempo, os dados representam os principais ativos das empresas, gerando lucro. Existem várias tecnologias e metodologias voltadas a sua análise e ao seu processamento. Assim, assinale a alternativa que melhor descreve a inteligência de negócios (business intelligence - BI).
Resposta incorreta.
A. 
Significa, no mundo dos negócios, um grande volume de dados.
A BI permite o acesso interativo aos dados com o objetivo de proporcionar a manipulação deles e o fornecimento da capacidade de realizar a análise adequada aos gerentes e analistas de negócios. A BI trabalha primeiramente com a transformação dos dados, que vistos de forma individualizada não trazem nenhum sentido, em informações, nas quais já é possível compreender melhor do que tudo se trata. Depois, essas informações são utilizadas em decisões, e, posteriormente, são colocadas em ação.
Resposta incorreta.
B. 
Disponibilização de tecnologia com foco na armazenagem de dados oriundos de diversas fontes.
A BI permite o acesso interativo aos dados com o objetivo de proporcionar a manipulação deles e o fornecimento da capacidade de realizar a análise adequada aos gerentes e analistas de negócios. A BI trabalha primeiramente com a transformação dos dados, que vistos de forma individualizada não trazem nenhum sentido, em informações, nas quais já é possível compreender melhor do que tudo se trata. Depois, essas informações são utilizadas em decisões, e, posteriormente, são colocadas em ação.
Resposta incorreta.
C. 
Traz o agrupamento de dados relacionados entre si.
A BI permite o acesso interativo aos dados com o objetivo de proporcionar a manipulação deles e o fornecimento da capacidade de realizar a análise adequada aos gerentes e analistas de negócios. A BI trabalha primeiramente com a transformação dos dados, que vistos de forma individualizada não trazem nenhum sentido, em informações, nas quais já é possível compreender melhor do que tudo se trata. Depois, essas informações são utilizadas em decisões, e, posteriormente, são colocadas em ação.
Resposta incorreta.
D. 
Aplica conceitos estatísticos na análise de dados futuros do negócio.
A BI permite o acesso interativo aos dados com o objetivo de proporcionar a manipulação deles e o fornecimento da capacidade de realizar a análise adequada aos gerentes e analistas de negócios. A BI trabalha primeiramente com a transformação dos dados, que vistos de forma individualizada não trazem nenhum sentido, em informações, nas quais já é possível compreender melhor do que tudo se trata. Depois, essas informações são utilizadas em decisões, e, posteriormente, são colocadas em ação.
Você acertou!
E. 
Possibilita a transformação de dados brutos em informações úteis para o negócio.
A BI permite o acesso interativo aos dados com o objetivo de proporcionar a manipulação deles e o fornecimento da capacidade de realizar a análise adequada aos gerentes e analistas de negócios. A BI trabalha primeiramente com a transformação dos dados, que vistos de forma individualizada não trazem nenhum sentido, em informações, nas quais já é possível compreender melhor do que tudo se trata. Depois, essas informações são utilizadas em decisões, e, posteriormente, são colocadas em ação.
5. 
Atualmente, as empresas encontram-se em um contexto altamente competitivo. Assim, pretendem obter a maior quantidade de dados possíveis sobre seus clientes por meio do uso de tecnologias, com o intuito de obter suporte para suas decisões. Como a inteligência de negócio e a ciência dos dados podem ser incorporadas aos processos das empresas para que possam ser gerados lucros e progressos nos negócios?​​​​​​​Você acertou!
A. 
Com ferramentas e arquiteturas de análise e interpretação das informações disponibilizadas sobre o negócio, além de análises de aplicações futuras.
A ciência dos dados levanta também questionamentos como: quais são os pontos que devem ser previstos; o que deve ser feito com todos os dados; quais podem ser as consequências; como os dados serão expostos e quais são os mais relevantes; como as questões de privacidade serão resolvidas; como devemos verificar se existe alguma anomalia ou padrão nos dados; qual modelo será mais adequado; como ele será validado; qual foi o aprendizado obtido com a análise dos dados. Ao analisarem dados, situações e desempenhos históricos e atuais, os tomadores de decisão conseguem valiosos insights que podem servir como base para decisões melhores e mais informadas, por meio do uso da ciência dos dados e de BI. Além disso, podem aplicar o conhecimento adquirido em planos futuros.
Resposta incorreta.
B. 
Por meio de uso de dados antigos e planilhas desenvolvidas pelos funcionários de diversos setores da empresa.
A ciência dos dados levanta também questionamentos como: quais são os pontos que devem ser previstos; o que deve ser feito com todos os dados; quais podem ser as consequências; como os dados serão expostos e quais são os mais relevantes; como as questões de privacidade serão resolvidas; como devemos verificar se existe alguma anomalia ou padrão nos dados; qual modelo será mais adequado; como ele será validado; qual foi o aprendizado obtido com a análise dos dados. Ao analisarem dados, situações e desempenhos históricos e atuais, os tomadores de decisão conseguem valiosos insights que podem servir como base para decisões melhores e mais informadas, por meio do uso da ciência dos dados e de BI. Além disso, podem aplicar o conhecimento adquirido em planos futuros.
Resposta incorreta.
C. 
Monitorando as ações e os processos das empresas desde o seu surgimento até o presente momento, buscando a causa dos problemas.
A ciência dos dados levanta também questionamentos como: quais são os pontos que devem ser previstos; o que deve ser feito com todos os dados; quais podem ser as consequências; como os dados serão expostos e quais são os mais relevantes; como as questões de privacidade serão resolvidas; como devemos verificar se existe alguma anomalia ou padrão nos dados; qual modelo será mais adequado; como ele será validado; qual foi o aprendizado obtido com a análise dos dados. Ao analisarem dados, situações e desempenhos históricos e atuais, os tomadores de decisão conseguem valiosos insights que podem servir como base para decisões melhores e mais informadas, por meio do uso da ciência dos dados e de BI. Além disso, podem aplicar o conhecimento adquirido em planos futuros.
Resposta incorreta.
D. 
Diversificando as formas de armazenamento das empresas, por meio de diversos bancos de dados distintos.
A ciência dos dados levanta também questionamentos como: quais são os pontos que devem ser previstos; o que deve ser feito com todos os dados; quais podem ser as consequências; como os dados serão expostos e quais são os mais relevantes; como as questões de privacidade serão resolvidas; como devemos verificar se existe alguma anomalia ou padrão nos dados; qual modelo será mais adequado; como ele será validado; qual foi o aprendizado obtido com a análise dos dados. Ao analisarem dados, situações e desempenhos históricos e atuais, os tomadores de decisão conseguem valiosos insights que podem servir como base para decisões melhores e mais informadas, por meio do uso da ciência dos dados e de BI. Além disso, podem aplicar o conhecimento adquirido em planos futuros.
Resposta incorreta.
E. 
Permitindo que as empresas façam uso de tipos de dados específicos e descartando os demais.
A ciência dos dados levanta também questionamentos como: quais são os pontos que devem ser previstos; o que deve ser feito com todos os dados; quais podem ser as consequências; como os dados serão expostos e quais são os mais relevantes; como as questões de privacidade serão resolvidas; como devemos verificar se existe alguma anomalia ou padrão nos dados; qual modelo será mais adequado; como ele será validado; qual foi o aprendizado obtido com a análise dos dados. Ao analisarem dados, situações e desempenhos históricos e atuais, os tomadores de decisão conseguem valiosos insights que podem servir como base para decisões melhores e mais informadas, por meio do uso da ciência dos dados e de BI. Além disso, podem aplicar o conhecimento adquirido em planos futuros.
Mineração de textos (Text mining)
1. 
A mineração de texto é realizada para obter informações importantes de um texto por meio da elaboração de padrões e tendências por meio de padrões estatísticos.
Quais são os benefícios da mineração de texto?
Resposta incorreta.
A. 
Busca de informações implícitas em documentos, análise gradativa de grandes volumes de textos e uma melhor compreensão dos conteúdos que estão indisponíveis em documentos textuais.
Os benefícios da mineração de textos podem estar presentes em qualquer domínio que utilize textos, sendo que suas principais contribuições estão relacionadas à busca de informações específicas em documentos, à análise qualitativa e quantitativa de grandes volumes de textos e à melhor compreensão do conteúdo disponível em documentos textuais.
Você acertou!
B. 
Busca de informações específicas em documentos, análise qualitativa e quantitativa de grandes volumes de textos e uma melhor compreensão dos conteúdos disponíveis em documentos textuais.
Os benefícios da mineração de textos podem estar presentes em qualquer domínio que utilize textos, sendo que suas principais contribuições estão relacionadas à busca de informações específicas em documentos, à análise qualitativa e quantitativa de grandes volumes de textos e à melhor compreensão do conteúdo disponível em documentos textuais.
Resposta incorreta.
C. 
Busca de informações explícitas em documentos, análise qualitativa de textos e compreensão de conteúdos que estão disponíveis em documentos na web.
Os benefícios da mineração de textos podem estar presentes em qualquer domínio que utilize textos, sendo que suas principais contribuições estão relacionadas à busca de informações específicas em documentos, à análise qualitativa e quantitativa de grandes volumes de textos e à melhor compreensão do conteúdo disponível em documentos textuais.
Resposta incorreta.
D. 
Busca de informações específicas em documentos, análise gradual de grandes volumes de textos e uma melhor compreensão dos conteúdos disponíveis em documentos textuais.
Os benefícios da mineração de textos podem estar presentes em qualquer domínio que utilize textos, sendo que suas principais contribuições estão relacionadas à busca de informações específicas em documentos, à análise qualitativa e quantitativa de grandes volumes de textos e à melhor compreensão do conteúdo disponível em documentos textuais.
Resposta incorreta.
E. 
Busca de informações explícitas em documentos, análise qualitativa e quantitativa de pequenos textos e uma baixa compreensão dos conteúdos disponíveis em documentos textuais.
Os benefícios da mineração de textos podem estar presentes em qualquer domínio que utilize textos, sendo que suas principais contribuições estão relacionadas à busca de informações específicas em documentos, à análise qualitativa e quantitativa de grandes volumes de textos e à melhor compreensão do conteúdo disponível em documentos textuais.
2. 
Recuperação de informação, KDT e mineração de textos têm alto grau de dependência no que diz respeito ao processamento de linguagem natural, especialmente utilizando processos de linguística computacional.
Assinale a alternativa que corresponde ao processamento de linguagem natural.
Você acertou!
A. 
Faz uso de computador para interpretar e manipular palavras como parte da linguagem.
Recuperação de informação, KDT e mineração de textos têm alto grau de dependência no que diz respeito ao processamento de linguagem natural, especialmenteutilizando processos de linguística computacional. O processamento de linguagem natural corresponde à utilização de computador para interpretar e manipular palavras como parte da linguagem. Na linguística são desenvolvidas ferramentas necessárias para investigar textos e extrair informação sintática e gramaticalmente classificadas destes.
Resposta incorreta.
B. 
Realizar uma combinação das palavras que são variantes morfológicas em várias formas de representação.
Recuperação de informação, KDT e mineração de textos têm alto grau de dependência no que diz respeito ao processamento de linguagem natural, especialmente utilizando processos de linguística computacional. O processamento de linguagem natural corresponde à utilização de computador para interpretar e manipular palavras como parte da linguagem. Na linguística são desenvolvidas ferramentas necessárias para investigar textos e extrair informação sintática e gramaticalmente classificadas destes.
Resposta incorreta.
C. 
Idealiza um tratamento no texto, impedindo a definição de uma estrutura compatível com as entradas dos algoritmos de mineração.
Recuperação de informação, KDT e mineração de textos têm alto grau de dependência no que diz respeito ao processamento de linguagem natural, especialmente utilizando processos de linguística computacional. O processamento de linguagem natural corresponde à utilização de computador para interpretar e manipular palavras como parte da linguagem. Na linguística são desenvolvidas ferramentas necessárias para investigar textos e extrair informação sintática e gramaticalmente classificadas destes.
Resposta incorreta.
D. 
Impede que documentos relevantes sejam escolhidos e processados.
Recuperação de informação, KDT e mineração de textos têm alto grau de dependência no que diz respeito ao processamento de linguagem natural, especialmente utilizando processos de linguística computacional. O processamento de linguagem natural corresponde à utilização de computador para interpretar e manipular palavras como parte da linguagem. Na linguística são desenvolvidas ferramentas necessárias para investigar textos e extrair informação sintática e gramaticalmente classificadas destes.
Resposta incorreta.
E. 
Transforma o texto em documentos para análise, sem um processamento de linguagem natural e de métodos analíticos.
Recuperação de informação, KDT e mineração de textos têm alto grau de dependência no que diz respeito ao processamento de linguagem natural, especialmente utilizando processos de linguística computacional. O processamento de linguagem natural corresponde à utilização de computador para interpretar e manipular palavras como parte da linguagem. Na linguística são desenvolvidas ferramentas necessárias para investigar textos e extrair informação sintática e gramaticalmente classificadas destes.
3. 
Qual o é objetivo principal da indexação e normalização dos textos?
Você acertou!
A. 
Facilitar a identificação de similaridade de significado entre suas palavras, considerando as variações morfológicas e problemas de sinonímia.
Nessa fase, as características dos documentos são identificadas e adicionadas. Esse processo tem como resultado a geração de um índice, tendo por objetivo ajudar a identificar a similaridade de significado entre as palavras, a partir de considerações de variedades morfológicas e problemas em relação aos sinônimos.
Resposta incorreta.
B. 
Facilitar a identificação de diferentes significados entre suas palavras, considerando as variações morfológicas e problemas de processamento.
Nessa fase, as características dos documentos são identificadas e adicionadas. Esse processo tem como resultado a geração de um índice, tendo por objetivo ajudar a identificar a similaridade de significado entre as palavras, a partir de considerações de variedades morfológicas e problemas em relação aos sinônimos.
Resposta incorreta.
C. 
Facilitar, selecionar e identificar diferentes significados entre suas palavras, sem considerar as variações morfológicas e problemas de processamento.
Nessa fase, as características dos documentos são identificadas e adicionadas. Esse processo tem como resultado a geração de um índice, tendo por objetivo ajudar a identificar a similaridade de significado entre as palavras, a partir de considerações de variedades morfológicas e problemas em relação aos sinônimos.
Resposta incorreta.
D. 
Minerar, selecionar e identificar semelhantes significados entre suas palavras, sem considerar as variações morfológicas e problemas de processamento.
Nessa fase, as características dos documentos são identificadas e adicionadas. Esse processo tem como resultado a geração de um índice, tendo por objetivo ajudar a identificar a similaridade de significado entre as palavras, a partir de considerações de variedades morfológicas e problemas em relação aos sinônimos.
Resposta incorreta.
E. 
Minerar, selecionar e assimilar semelhantes significados entre suas palavras, sem considerar as variações morfológicas e problemas de processamento
Nessa fase, as características dos documentos são identificadas e adicionadas. Esse processo tem como resultado a geração de um índice, tendo por objetivo ajudar a identificar a similaridade de significado entre as palavras, a partir de considerações de variedades morfológicas e problemas em relação aos sinônimos.
4. 
Qual é a finalidade da utilização da técnica de mineração de texto (Knowledge Discovery in Texts — KDT)?
Você acertou!
A. 
Identificar os padrões e conhecimentos necessários para auxiliar em tomadas de decisões.
O processo de KDT é centrado no processo de mineração de textos. É um campo multidisciplinar, envolvendo recuperação de informação, análises textuais, extração de informação, clusterização, categorização, visualização, tecnologias de base de dados e mineração de dados.
Resposta incorreta.
B. 
Identifica o processo de descoberta de conhecimento, potencialmente inútil e previamente conhecido, em bases de dados desestruturadas.
O processo de KDT é centrado no processo de mineração de textos. É um campo multidisciplinar, envolvendo recuperação de informação, análises textuais, extração de informação, clusterização, categorização, visualização, tecnologias de base de dados e mineração de dados.
Resposta incorreta.
C. 
Gerar conhecimento irrelevante para a área de negócios, o que facilita a tomada de decisões.
O processo de KDT é centrado no processo de mineração de textos. É um campo multidisciplinar, envolvendo recuperação de informação, análises textuais, extração de informação, clusterização, categorização, visualização, tecnologias de base de dados e mineração de dados.
Resposta incorreta.
D. 
Padronizar conhecimentos não tão explícitos e menos relevantes em bases de dados estruturadas.
O processo de KDT é centrado no processo de mineração de textos. É um campo multidisciplinar, envolvendo recuperação de informação, análises textuais, extração de informação, clusterização, categorização, visualização, tecnologias de base de dados e mineração de dados.
Resposta incorreta.
E. 
Potencializar padrões e conhecimentos, dificultando a tomada de decisões.
O processo de KDT é centrado no processo de mineração de textos. É um campo multidisciplinar, envolvendo recuperação de informação, análises textuais, extração de informação, clusterização, categorização, visualização, tecnologias de base de dados e mineração de dados.
5. 
Assinale a alternativa que representa corretamente uma das principais ferramentas de mineração de texto.
Resposta incorreta.
A. 
TagCrowd, pode ser executada em computadores com sistemas operacionais como, por exemplo: Windows, Linux ou Mac OS. Se diferencia das demais por apresentar os principais conceitos no texto e o relacionamento entre eles, utilizando grafos; porém, não está disponível on-line.
Trata-se de uma ferramenta de análise de texto on-line, a qual apresenta as estatísticas detalhadas do seu texto.
Resposta incorreta.
B. 
TextAlyser, pode ser executada em computadores com sistemas operacionais como, por exemplo: Windows,Linux ou Mac OS. Se diferencia das demais por apresentar os principais conceitos no texto e o relacionamento entre eles, utilizando grafos; on-line e gratuita.
Trata-se de uma ferramenta de análise de texto on-line, a qual apresenta as estatísticas detalhadas do seu texto.
Resposta incorreta.
C. 
WordCounter, uma ferramenta gratuita on-line para analisar textos destacando grupos de palavras, permitindo que o usuário descubra, de forma rápida, o assunto principal do texto que está sendo analisado, verificando as palavras e expressões utilizadas.
Trata-se de uma ferramenta de análise de texto on-line, a qual apresenta as estatísticas detalhadas do seu texto.
Resposta incorreta.
D. 
Sobek, ferramenta criada por Steven Morgan Friedman, também on-line e gratuita, que apresenta uma relação de palavras mais utilizadas em um texto, ou seja, mostra as palavras redundantes em uma lista e, tem por objetivo encontrar estatísticas de uso de palavras e termos no texto.
Trata-se de uma ferramenta de análise de texto on-line, a qual apresenta as estatísticas detalhadas do seu texto.
Você acertou!
E. 
TextAlyser, uma ferramenta gratuita on-line que destaca grupos de palavras, permitindo ao usuário que descubra de forma ágil o principal assunto do texto que está em análise, verificando as palavras e expressões utilizadas.
Trata-se de uma ferramenta de análise de texto on-line, a qual apresenta as estatísticas detalhadas do seu texto.
Business Intelligence (BI)
1. 
Business Intelligence pode ser conceituado como um conjunto de soluções que envolvem aplicações, bancos de dados, metodologias, arquiteturas e ferramentas que permitem a transformação de dados brutos em informações gerenciais. Tomando por base esse conceito, selecione a alternativa que representa a ordem de algumas das atividades que podem ser executadas com a utilização de BI em uma organização com o objetivo de promover a melhoria de processos.
Você acertou!
A. 
Análise de informações, tomada de decisões e execução de ações.
Após a implantação do BI em uma organização, a ordem das atividades é análise de informações, tomada de decisões e execução de ações, pois é preciso analisar, decidir e, somente depois, agir. O reajuste de indicadores pode ser possível para redefinir metas e processos que já estão implantados, depois que algumas ações já foram executadas.
Resposta incorreta.
B. 
Reajuste de indicadores, análise de informações e tomada de decisões.
Após a implantação do BI em uma organização, a ordem das atividades é análise de informações, tomada de decisões e execução de ações, pois é preciso analisar, decidir e, somente pós, agir. O reajuste de indicadores pode ser possível para redefinir metas e processos que já estão implantados, depois que algumas ações já foram executadas.
Resposta incorreta.
C. 
Análise de informações, reajuste de indicadores e tomada de decisões.
Após a implantação do BI em uma organização, a ordem das atividades é análise de informações, tomada de decisões e execução de ações, pois é preciso analisar, decidir e, somente pós, agir. O reajuste de indicadores pode ser possível para redefinir metas e processos que já estão implantados, depois que algumas ações já foram executadas.
Resposta incorreta.
D. 
Reajuste de indicadores, execução de ações e tomada de decisões.
Após a implantação do BI em uma organização, a ordem das atividades é análise de informações, tomada de decisões e execução de ações, pois é preciso analisar, decidir e, somente pós, agir. O reajuste de indicadores pode ser possível para redefinir metas e processos que já estão implantados, depois que algumas ações já foram executadas.
Resposta incorreta.
E. 
Análise de informações, execução de ações e tomada de decisões.
Após a implantação do BI em uma organização, a ordem das atividades é análise de informações, tomada de decisões e execução de ações, pois é preciso analisar, decidir e, somente pós, agir. O reajuste de indicadores pode ser possível para redefinir metas e processos que já estão implantados, depois que algumas ações já foram executadas.
2. 
Business Intelligence pode fornecer diversos benefícios às organizações, dos quais um dos principais é a capacidade de fornecer informações condensadas, precisas e ágeis a respeito do desempenho dos negócios às pessoas interessadas, de modo que facilitem o planejamento e a tomada de decisões. Com base nessa definição, selecione a alternativa que representa outro(s) benefício(s) que BI pode trazer a uma empresa que deseja implantá-lo.
Resposta incorreta.
A. 
Aumento da carga de trabalho dos empregados.
A redução de tempo e de custos nos processos internos é, sem dúvida, um dos benefícios da implantação do BI em uma organização, pois diminui a carga de trabalho dos empregados que trabalham com a geração de indicadores para produzir as informações gerenciais aos diversos níveis hierárquicos da organização. A definição da missão de uma organização não tem relação direta com a implantação de um BI e a conferência de relatórios gerenciais pode aumentar a carga de trabalho dos colaboradores.
Resposta incorreta.
B. 
Definição da missão da organização.
A redução de tempo e de custos nos processos internos é, sem dúvida, um dos benefícios da implantação do BI em uma organização, pois diminui a carga de trabalho dos empregados que trabalham com a geração de indicadores para produzir as informações gerenciais aos diversos níveis hierárquicos da organização. A definição da missão de uma organização não tem relação direta com a implantação de um BI e a conferência de relatórios gerenciais pode aumentar a carga de trabalho dos colaboradores.
Você acertou!
C. 
Redução de tempo e de custos nos processos internos.
A redução de tempo e de custos nos processos internos é, sem dúvida, um dos benefícios da implantação do BI em uma organização, pois diminui a carga de trabalho dos empregados que trabalham com a geração de indicadores para produzir as informações gerenciais aos diversos níveis hierárquicos da organização. A definição da missão de uma organização não tem relação direta com a implantação de um BI e a conferência de relatórios gerenciais pode aumentar a carga de trabalho dos colaboradores.
Resposta incorreta.
D. 
Implantação de atividades de conferência dos relatórios gerenciais.
A redução de tempo e de custos nos processos internos é, sem dúvida, um dos benefícios da implantação do BI em uma organização, pois diminui a carga de trabalho dos empregados que trabalham com a geração de indicadores para produzir as informações gerenciais aos diversos níveis hierárquicos da organização. A definição da missão de uma organização não tem relação direta com a implantação de um BI e a conferência de relatórios gerenciais pode aumentar a carga de trabalho dos colaboradores.
Resposta incorreta.
E. 
Centralização das informações gerenciais em nível de diretoria.
A redução de tempo e de custos nos processos internos é, sem dúvida, um dos benefícios da implantação do BI em uma organização, pois diminui a carga de trabalho dos empregados que trabalham com a geração de indicadores para produzir as informações gerenciais aos diversos níveis hierárquicos da organização. A definição da missão de uma organização não tem relação direta com a implantação de um BI e a conferência de relatórios gerenciais pode aumentar a carga de trabalho dos colaboradores.
3. 
A arquitetura de um BI envolve diversos componentes, que vão desde servidores de alto desempenho e discos de grande capacidade de armazenamento a sistemas inteligentes que proporcionam a transformação de dados brutos em informações privilegiadas, disponibilizando-as aos usuários de acordo com os diversos níveis hierárquicos de uma organização. Sabendo que uma simplificação dessa arquitetura pode ser representada em três fases principais, indique a alternativa que as apresenta na sequência correta.
Resposta incorreta.
A. 
Transformação de dados, extração de dados em informações e produção do conhecimento.
As três fases simplificadas de uma arquitetura BI compreendem, nessaordem: a extração de dados das diversas bases de dados que existem na organização, a transformação desses dados em informações úteis e condensadas e a produção de conhecimento por meio da análise desses dados.
Resposta incorreta.
B. 
Coleta de conhecimento, extração de dados e transformação de dados.
As três fases simplificadas de uma arquitetura BI compreendem, nessa ordem: a extração de dados das diversas bases de dados que existem na organização, a transformação desses dados em informações úteis e condensadas e a produção de conhecimento por meio da análise desses dados.
Resposta incorreta.
C. 
Transformação de conhecimento, coleta de dados e extração de dados.
As três fases simplificadas de uma arquitetura BI compreendem, nessa ordem: a extração de dados das diversas bases de dados que existem na organização, a transformação desses dados em informações úteis e condensadas e a produção de conhecimento por meio da análise desses dados.
Resposta incorreta.
D. 
Coleta de dados, divulgação de dados e transformação de dados em informações.
As três fases simplificadas de uma arquitetura BI compreendem, nessa ordem: a extração de dados das diversas bases de dados que existem na organização, a transformação desses dados em informações úteis e condensadas e a produção de conhecimento por meio da análise desses dados.
Você acertou!
E. 
Extração de dados, transformação de dados em informações e produção do conhecimento.
As três fases simplificadas de uma arquitetura BI compreendem, nessa ordem: a extração de dados das diversas bases de dados que existem na organização, a transformação desses dados em informações úteis e condensadas e a produção de conhecimento por meio da análise desses dados.
4. 
Um data warehouse é como um repositório de dados que armazena informações oriundas dos diversos sistemas de uma organização. Os dados são armazenados em um formato que mantém as informações consolidadas por assunto/categoria, facilitando a extração de relatórios gerenciais para a análise de grandes volumes. A partir do momento em que os dados brutos são transformados em informações consolidadas, é possível extrair relatórios que exibem séries históricas que possibilitam visualizar e analisar eventos passados e compará-los aos eventos atuais, fornecendo subsídios para a tomada de decisão na organização. Levando em consideração o conceito apresentado, marque a alternativa que representa algumas das principais características de um data warehouse.
Você acertou!
A. 
Informações categorizadas e integradas.
Entre as diversas categorias de um data warehouse, destacam-se as informações categorizadas e integradas, que permitem apresentar relatórios gerenciais por assunto/categoria. As informações não são voláteis, nem descentralizadas, pelo contrário, são não voláteis e integradas.
Resposta incorreta.
B. 
Informações integradas e voláteis.
Entre as diversas categorias de um data warehouse, destacam-se as informações categorizadas e integradas, que permitem apresentar relatórios gerenciais por assunto/categoria. As informações não são voláteis, nem descentralizadas, pelo contrário, são não voláteis e integradas.
Resposta incorreta.
C. 
Informações voláteis e seguras.
Entre as diversas categorias de um data warehouse, destacam-se as informações categorizadas e integradas, que permitem apresentar relatórios gerenciais por assunto/categoria. As informações não são voláteis, nem descentralizadas, pelo contrário, são não voláteis e integradas.
Resposta incorreta.
D. 
Séries histórias e descentralizadas.
Entre as diversas categorias de um data warehouse, destacam-se as informações categorizadas e integradas, que permitem apresentar relatórios gerenciais por assunto/categoria. As informações não são voláteis, nem descentralizadas, pelo contrário, são não voláteis e integradas.
Resposta incorreta.
E. 
Informações descentralizadas e categorizadas.
Entre as diversas categorias de um data warehouse, destacam-se as informações categorizadas e integradas, que permitem apresentar relatórios gerenciais por assunto/categoria. As informações não são voláteis, nem descentralizadas, pelo contrário, são não voláteis e integradas.
5. 
A implantação de BI nas drogarias Longs Drug Stores apresentou diversos benefícios àquela rede de farmácias em relação à precificação dos produtos, uma vez que a precificação era realizada manualmente pelas diversas lojas espalhadas pelo país, com base em critérios como a concorrência local e a estação do ano. A partir desse caso de aplicação apresentado, indique a alternativa que apresenta uma das principais vantagens obtidas pela rede de drograrias com a implantação do BI.
Resposta incorreta.
A. 
Identificação dos produtos mais vendidos por determinadas épocas do ano.
Diversos foram os benefícios obtidos pela rede de drogarias com a implantação do BI, sendo uma das principais vantagens a simulação do possível impacto nas vendas a partir da mudança de preços. A identificação dos produtos mais vendidos, a análise de preços dos concorrentes e a identificação dos maiores consumidores, bem como a seleção de descontos, já eram realizados manualmente ou com apoio de outras ferramentas antes da implantação do BI ou não foram relacionados no caso apresentado.
Você acertou!
B. 
Capacidade de simular o possível impacto produzido nas vendas a partir da mudança de preços de alguns produtos.
Diversos foram os benefícios obtidos pela rede de drogarias com a implantação do BI, sendo uma das principais vantagens a simulação do possível impacto nas vendas a partir da mudança de preços. A identificação dos produtos mais vendidos, a análise de preços dos concorrentes e a identificação dos maiores consumidores, bem como a seleção de descontos, já eram realizados manualmente ou com apoio de outras ferramentas antes da implantação do BI ou não foram relacionados no caso apresentado.
Resposta incorreta.
C. 
Análise dos preços dos concorrentes.
Diversos foram os benefícios obtidos pela rede de drogarias com a implantação do BI, sendo uma das principais vantagens a simulação do possível impacto nas vendas a partir da mudança de preços. A identificação dos produtos mais vendidos, a análise de preços dos concorrentes e a identificação dos maiores consumidores, bem como a seleção de descontos, já eram realizados manualmente ou com apoio de outras ferramentas antes da implantação do BI ou não foram relacionados no caso apresentado.
Resposta incorreta.
D. 
Seleção de descontos por categorização de produto.
Diversos foram os benefícios obtidos pela rede de drogarias com a implantação do BI, sendo uma das principais vantagens a simulação do possível impacto nas vendas a partir da mudança de preços. A identificação dos produtos mais vendidos, a análise de preços dos concorrentes e a identificação dos maiores consumidores, bem como a seleção de descontos, já eram realizados manualmente ou com apoio de outras ferramentas antes da implantação do BI ou não foram relacionados no caso apresentado.
Resposta incorreta.
E. 
Identificação dos maiores consumidores da rede.
Diversos foram os benefícios obtidos pela rede de drogarias com a implantação do BI, sendo uma das principais vantagens a simulação do possível impacto nas vendas a partir da mudança de preços. A identificação dos produtos mais vendidos, a análise de preços dos concorrentes e a identificação dos maiores consumidores, bem como a seleção de descontos, já eram realizados manualmente ou com apoio de outras ferramentas antes da implantação do BI ou não foram relacionados no caso apresentado.