Interações entre big data e cloud computing

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Interações entre big data e cloud computing
Professor(a): Deivid Sardinha dos Santos (Mestrado acadêmico)
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O crescimento rápido de novas tecnologias e a multiplicação dos serviços de
computação em nuvem e Big Data fazem com que os executivos tenham receio de
inovarem na implantação dessas soluções, pois elas não trazem benefícios aos negócios.
PORQUE
Os executivos são pressionados para adotar computação em nuvem e Big Data, pois além
de uma questão estratégica de aproximação dos clientes e criação de modelos de negócios
associado ao Big Data, há o custo alto de manter estruturas computacionais legadas atuais
que a computação em nuvem pode reduzir.
Assinale a alternativa acerca das asserções supracitadas, bem como a relação entre elas:
Alternativas:
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira.
A primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.  CORRETO
As duas afirmações são falsas.
A primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda complementa a primeira.
Código da questão: 43904
I. Como a força do IoT é mais recente que a do Big Data, ela não possui elementos que
colaboram com o Big Data, pois usa várias tecnologias diferentes, tais como: internet,
sistemas microeletrônicos e mecânicos, programação embarcada e comunicação wireless,
GPS, etc.
PORQUE
II. Os dispositivos IOT transmitem dados das pessoas, casas, organizações e de todas as
coisas; conclusão, mais dados em circulação significam mais oportunidade de análise e
insights.
Assinale a alternativa acerca das asserções supracitadas, bem como a relação entre elas:
Alternativas:
A primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda complementa a primeira.
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira.
As duas afirmações são falsas.
A primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.  CORRETO
Código da questão: 43879
Resolução comentada:
a primeira afirmação é falsa, pois os executivos estão sendo pressionados para a
implantação e a adoção de novas tecnologias que fornecem às organizações
vantagens competitivas e liderança em seu mercado de atuação.
Resolução comentada:
a afirmação I é falsa, pois o IoT é um grande gerador de dados do Big Data, com
suas tecnologias de internet, sistemas microeletrônicos e mecânicos, programação
embarcada e comunicação wireless, GPS, etc.
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Grande parte dos dados coletados pela organização são___________, ou seja, está em
formato de texto em e-mail, blog, páginas na web, documentos corporativos, mensagens
trocadas na mídia social, etc. Mas, sem dúvida, é a área mais quente da web (internet), pois
tudo pode ser registrado e___________. Um elemento a se destacar é a classificação desses
dados, que são conhecidos como ___________.
Alternativas:
Textuais – analisado – não estruturados.  CORRETO
Textuais – analisado – estruturados.
Analisadas – estruturado – textual.
Estruturados – textual – Big Data.
Não estruturados – textual – Big Data.
Código da questão: 43891
No artigo, Big Data in Practice, Bernard Marr (2019) afirma que Big Data é algo muito
profundo e cita algumas áreas em que é possível ter excelente vantagens com seu uso. De
acordo com as oportunidades da aplicação do Big Data, assinale a alternativa INCORRETA.
Alternativas:
Melhora da segurança e aplicação da lei tem como exemplo a detecção de intenções
terroristas, investigação de suspeitos e prevenção de ataques cibernéticos.
Predição de dados em rede social e pesquisa e previsão de tempo são exemplos de uso
de Big Data para otimizar processos de negócios.
Decodificação de DNA possibilita encontrar nova cura e prever padrão de doenças, no
entanto, por ser complexa, não se aplica ao Big Data.  CORRETO
Dispositivos vestíveis, tais como os relógios e braceletes, são exemplos de qualificação
pessoal e otimização de desempenho em Big Data.
Otimização de máquinas e desempenho de dispositivos tem como exemplo inteligência
e autonomia das máquinas, por exemplo, o carro autônomo.
Código da questão: 43875
O aprendizado de máquina possui abordagens diferentes com o intuito de melhorar o
desempenho dos modelos preditivos. Elas variam de acordo com o problema de negócios.
Considere as afirmações abaixo:
I. Aprendizado supervisionado tem o objetivo de encontrar padrões em um grupo de
dados cuja classificação é razoavelmente conhecida e, então, aplicar o resultado em um
processo analítico.
II. Aprendizado NÃO supervisionado é indicado quando o problema analisado possui
enorme variedade e quantidade de dados não estruturados ou sem rótulo.
Resolução comentada:
grande parte dos dados coletados pela organização são textuais, ou seja, está em
formato de texto de e-mail, blog, páginas na web, documentos corporativos,
mensagens trocadas na mídia social, etc. Mas, sem dúvida, a área mais quente é a da
web (internet), tudo pode ser registrado e analisado. Um elemento a se destacar está
na classificação desses dados, que são conhecidos como não estruturados.
Resolução comentada:
a alternativa “Decodificação de DNA possibilita encontrar nova cura e prever padrão
de doenças, no entanto, por ser complexa, não se aplica ao Big Data” está incorreta,
pois melhorar a saúde e a saúde pública está relacionado com a análise de dados,
habilitação da decodificação de DNA que possibilita encontrar nova cura, melhoria
de tratamento e prevenção de padrão de doenças. Melhora no desempenho
esportivo se relaciona com a adoção do Big Data para analisar vídeos, equipamentos
esportivos, rastreio de atletas para acompanhar o sono e alimentação, bem como o
estado emocional nas redes sociais.
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III. Aprendizado por reforço usa técnica de aprendizado comportamental, por meio de
feedback da análise dos dados, e direciona o usuário para o melhor desempenho. O
algoritmo não é treinado com uma coleção de dados, o aprendizado se dá por tentativa e
erro.
IV. Rede neural tenta simular o funcionamento do cérebro humano com base no
treinamento para solução de problemas simples e bem definido. A abordagem de rede
neural, por ser uma técnica simples, não é recomendada para reconhecimento de voz,
imagem e comportamento.
São verdadeiras as afirmações:
Alternativas:
II, III e IV.
I, II, III e IV.
I, II e III.  CORRETO
I, III e IV.
I, II e IV.
Código da questão: 43897
Sobre os componentes do Hadoop, considere as seguintes afirmações e marque V para
verdadeiro e F para falso:
( ) Hive são softwares que manipulam volume grande de dados e utiliza a linguagem
HiveQL para consulta e análise.
( ) Pig e Jaql são as únicas linguagens utilizadas no modelo de programação do Hadoop.
( ) Hbase gerencia os dados em estrutura orientada a coluna, faz manipulação em tempo
real em tabelas distribuídas, seu conjunto de software de banco de dados lê e grava
aleatoriamente dados em enormes tabelas.
( ) O Flume é um canal de direcionamento de fluxo de dados, o sistema opera por meio de
processamento distribuído na ação de coletar, juntar e mover dados em diversos sistemas
de arquivos.
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta:
Alternativas:
V – F – V – V.  CORRETO
V – V – F – F.
F – F – V – V.
V – V – F – V.
V – V – V – F.
Código da questão: 43883
Sobre a arquitetura Hadoop criada pela Apache Software Foundation, seria CORRETO
afirmar que o Hadoop:
Alternativas:
Resolução comentada:
as afirmações I, II e III são verdadeiras. A afirmação IV está incorreta, poisa rede
neural é indicada principalmente para problemas complexos e pouco definidos por
ser uma técnica complexa recomendada para reconhecimento de voz, imagem,
sentimento, comportamento, IoT, rastreamento, etc.
Resolução comentada:
a segunda afirmação está incorreta, pois Pig e Jaql são muito utilizadas nos projetos
de Big Data com Hadoop, mas outras também podem ser usadas, tais como: C++ e
Python.
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8)
9)
Foi baseado no sistema de arquivo local GFS (Google File System) e no processamento
centralizado do MapReduce.
É um sistema de código fechado programado em Java.
Tem arquitetura distribuída e de baixa escalabilidade.
É projetado para as mais diversas operações com dados em grande escala. 
CORRETO
É constituído por um sistema de arquivos locais centralizado em servidores locais.
Código da questão: 43880
Sobre a análise dos dados e a inteligência dos algoritmos, considere as seguintes
afirmações e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) Os celulares dispõem de aplicativos avançados e inovadores capazes de coletar
conteúdo personalizado, que retrata um contexto real.
( ) A análise de dados na web tem um componente constituído pelas plataformas e serviços
de computação em nuvem (icloud), neles estão incluídos software de sistema, hardware da
web, aplicativos e serviços.
( ) A análise de sentimentos é um tipo de análise textual; ela identifica a opinião por meio
da identificação de afetos, raiva, carinho e outros estados emocionais.
( ) O aprendizado de máquina envolve somente a lógica do algoritmo, geralmente baseado
em modelos matemáticos utilizados em aplicativos de dados, texto, rede social e web.
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta:
Alternativas:
V – V – F – F.
V – F – F – V.
F – F – V – V.
V – V – F – V.
V – V – V – F.  CORRETO
Código da questão: 43893
I. O algoritmo de rede neural tem a estrutura preparada para tentar imitar o cérebro
humano, para isso, faz uso de camadas compostas de unidades interconectadas, aborda
problemas com base nos dados na tentativa de aprender e inferir nos relacionamentos
desses dados.
PORQUE
II. O algoritmo de aprendizado profundo leva esse nome, pois utiliza inúmeras camadas de
rede neural para ter precisão.
Assinale a alternativa acerca das asserções supracitadas, bem como a relação entre elas:
Alternativas:
Resolução comentada:
a afirmação “É projetado para as mais diversas operações com dados em grande
escala” está correta. As demais afirmações podem ser reescritas corretamente, como
segue:
- Hadoop é um sistema de código aberto programado em Java.
- É constituído por sistemas de arquivo descentralizado e cluster distribuído.
- Foi baseado no sistema de arquivo distribuído GFS (Google File System) e no
processamento distribuído do MapReduce.
- Tem arquitetura distribuída de alta escalabilidade.
Resolução comentada:
a quarta afirmação, “O aprendizado de máquina envolve somente a lógica do
algoritmo, geralmente baseado em modelos matemáticos utilizados em aplicativos
de dados, texto, rede social e web”, é falsa, pois o aprendizado de máquina também
envolve a estatística e modelos matemáticos.
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A primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira.
As duas afirmações são falsas.
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda complementa a primeira.  CORRETO
A primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.
Código da questão: 43899
Sobre as linguagens de programação, considere as seguintes afirmações e marque V
para verdadeiro e F para falso:
( ) I. A linguagem C tornou-se popular por volta de 1970, devido à sua robustez e
confiabilidade, ganhou uma série de variedades, C++, C# entre outras.
( ) II. TypeScript é uma linguagem de código aberto criada pela Microsoft. Sua principal
característica está no conjunto rigoroso de sintaxe do JavaScript, portanto, é muito
semelhante a ela, o que a torna conhecida e de fácil uso.
( ) III. O SQL é uma linguagem de programação de alto nível criada para simplificar e
aumentar a produtividade do ambiente de desenvolvimento, a fim de torná-lo leve, é
dinâmica com o código aberto, presente em muitos aplicativos e o desenvolvedor
consegue criar um aplicativo com pouca linha de código.
( ) IV. O Java é uma linguagem de alto nível orientada a objeto, revolucionou o uso da
internet, de propriedade da Oracle, criada por cientistas da Sun Microsystems.
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta:
Alternativas:
V – V – F – F.
V – V – V – F.
V – F – V – V.
V – V – F – V.  CORRETO
F – F – V – V.
Código da questão: 43908
Resolução comentada:
as duas afirmações são verdadeiras e a segunda complementa a primeira no
conceito de aprendizagem profunda. A rede neural tenta imitar o cérebro humano
com o uso de camadas compostas de unidades interconectadas. Na maioria dos
casos, quando a rede possui várias camadas conectadas, algumas delas são ocultas;
quando isso ocorre, denomina-se aprendizagem profunda (deep learning.
Resolução comentada:
a afirmação III está incorreta, pois o conceito apresentado não se refere ao SQL, mas
à linguagem de programação RUBI. Essa linguagem é de alto nível, foi criada para
simplificar e aumentar a produtividade do ambiente de desenvolvimento, a fim de
torná-lo leve, é dinâmica e seu código é aberto. Está presente em muitos dos
aplicativos, sendo a base do framework Ruby on Rails. Como é simples e sem regras
rígidas, o desenvolvedor consegue criar um aplicativo com pouca linha de código,
mas tem como ponto negativo a falta de flexibilidade
Arquivos e Links
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