Avaliação I -Fundamentos BigData

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GABARITO | Avaliação I - Individual (Cod.:765898)
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Prova 55239709
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 10/0
Nota 10,00
Agora, pela primeira vez, podemos começar a tomar decisões com base no todo, com 100% de informação. Escreve Michael 
Malone, professor da Universidade Santa Clara, no Vale do Silício: "A humanidade viveu 10000 gerações fazendo escolhas 
impregnadas de incerteza. Eram grandes saltos no desconhecido". Na era do Big Data, deixaremos de viver como as 10000 
gerações que nos antecederam. Para alguns pesquisadores, o Big Data é tão revolucionário na vida humana quanto a descoberta do 
fogo ou o início da agricultura. Sobre o Big Data, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) O Big Data trata de um pequeno volume de dados.
( ) Mineração de dados não faz parte do cenário de Big Data.
( ) O Big Data trata de um grande volume de dados.
( ) KDD faz parte do cenário de Big Data.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
FONTE: PETRY, André. O berço do Big Data. Revista Veja, São Paulo, v. 2321, n. 20, p. 71-76, abr., 2013.
A V - F - F - V.
B V - V - F - F.
C F - V - V - F.
D F - F - V - V.
A mineração de dados é uma solução que pode ser proveitosa às organizações que querem melhor explorar os dados que 
possuem em seus repositórios. Utilizando o processo de KDD, a mineração permite extrair conhecimento sobre os dados 
armazenados. Sobre o processo de KDD, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Os algoritmos genéticos consistem em modelos preditivos não lineares que aprendem por meio do treinamento e se 
assemelham às redes neurais biológicas. 
( ) O método do vizinho mais próximo é a técnica que classifica cada registro em um conjunto de dados combinando os registros 
mais semelhantes. 
( ) A indução de regras consiste na extração baseada em regras condicionais a partir da significância estatística.
( ) As redes neurais artificiais consistem em modelos preditivos não lineares que aprendem por meio do treinamento e se 
assemelham às redes neurais biológicas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - V - V.
B F - F - F - V.
C F - V - V - V.
D V - V - V - F.
Big Data e ciência de dados são termos que caminham em conjunto no desenvolvimento de novas tecnologias. A ciência de 
dados é devotada à extração de informação útil a partir de imensas, complexas e dinâmicas bases de dados (Big Data). Sobre os 
princípios da ciência de dados, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) O princípio da redução do valor de dados trata do caso de quando uma análise dos dados em seu ciclo de vida mantém a 
atenção em como o valor dos dados pode diminuir de acordo com o seu envelhecimento.
( ) O princípio do uso de dados 90/90 trata de uma atuação em tempo real ou quase em tempo real sobre dados operacionais que 
podem trazer vantagens importantes. De acordo com esse princípio, a maioria dos dados armazenados raramente é acessada após 
90 dias (exceto para fins de auditoria). 
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A+ Alterar modo de visualização
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( ) O princípio das formas normais trata de sempre se aplicar formas normais nos dados em um cenário de dados, as formas 
normais são técnicas de modelagem de dados que permitem essa demanda em situações inviáveis de processamento.
( ) Para capturar, processar, formatar e distribuir dados rapidamente e quase em tempo real, é necessário um grande investimento 
em infraestrutura de gerenciamento de dados para fazer a ligação remota dos sistemas presentes nos pontos de venda (PDVs) para 
armazenamento de dados, sistemas de análise de dados e aplicativos que geram relatórios. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
FONTE: RAUTENBERG, Sandro; CARMO, Paulo Ricardo Viviurka. Big Data e Ciência de Dados: complementariedade 
conceitual no processo de tomada de decisão. Brazilian Journal of Information Science, v. 13, n. 1, p. 56-67, 2019.
A V - F - V - F.
B F - V - F - F.
C F - F - V - V.
D V - V - F - V.
Uma tendência no processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, também conhecido como KDD (Knowledge 
Discovery in Databases), é o uso conjunto das tecnologias de mineração de dados (data mining) e data warehouse, de maneira que 
o processo de mineração seja beneficiado pelo pré-processamento que os dados passaram a popular o data warehouse. Sobre o 
objetivo do KDD, assinale a alternativa CORRETA:
FONTE: RIBEIRO, Marcela Xavier et al. Mineração de dados em múltiplas tabelas fato de um data warehouse. 2004. Disponível 
em: https://repositorio.ufscar.br/bitstream/handle/ufscar/299/DissMXR.pdf?sequence=1&isAllowed=y. Acesso em: 6 mar. 2020.
A O objetivo do KDD é a extração de relações implícitas e desconhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento
inútil.
B O objetivo do KDD é a extração de relações não implícitas e conhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento
útil.
C O objetivo do KDD é a extração de relações implícitas e desconhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento
útil.
D O objetivo do KDD é a extração de relações não implícitas e conhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento
inútil.
A ideia central ao conceito Big Data é a tomada de decisão em tempo real sobre uma corrente contínua de dados (streaming 
computing), cuja fonte pode ser um ou mais repositórios. Em adição ao próprio avanço tecnológico que o streaming computing 
proporciona, diferentes técnicas de Inteligência Artificial são empregadas para tratar dados em diferentes estruturas e descobrir 
através deles padrões em menor tempo e com maior precisão. Para dar suporte a tudo isso, novos paradigmas de banco de dados 
vêm surgindo para trabalhar com alto volume de dados e em tempo real. Sobre as aplicações de Big Data, classifique V para as 
sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Big Data pode ser aplicado em saúde.
( ) Big Data pode ser aplicado na administração pública.
( ) Onde houver dados não se pode aplicar Big Data.
( ) Big data representa um pequeno conjunto de dados.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
FONTE: BRETERNITZ, Vivaldo José; DA SILVA, Leandro Augusto. Big Data: bringing new opportunites and challenges. 2013. 
Disponível em: 
https://www.researchgate.net/publication/269233085_BIG_DATA_BRINGING_NEW_OPPORTUNITIES_AND_CHALLENGES. 
Acesso em: 6 mar. 2020.
A F - F - V - V.
B F - V - V - V.
C V - V - F - F.
D V - F - V - F.
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O tema Big Data tem despertado interesse nos profissionais que trabalham com a Gestão da Informação. Ao tratar dessa 
temática, é importante discutir os 3 Vs do Big Data e as fases de Discovery, Data Preparation, Model Planning e Analytics. 
Assinale a alternativa CORRETA que apresenta os 3Vs do Big Data:
FONTE: RIBEIRO, Claudio José Silva. Big Data: os novos desafios para o profissional da informação. Informação & Tecnologia, 
v. 1, n. 1, p. 96-105, 2014.
A Vapor, velocidade e válvulas.
B Vacância, velocidade e variedade.
C Volume, vontade e vácuo.
D Volume, velocidade e variedade.
A Mineração de Dados é responsável pela busca e análise dos dados primitivos, com o objetivo de extrair informações deles. 
A partir das informações extraídas, a análise pode ser potencializada com a utilização de recursos visuais representativos, por meio 
de técnicas de Visualização de Informação, e com uma interface rica e interativa para facilitar o processo analítico. Sobre o 
processo de KDD, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A seleção é responsável por escolher onde os dados serão armazenados.
( ) A transformação é responsável por transformar os dados para um único padrão.
( ) O pré-processamento é responsável pela limpeza e preparação dos dados.
( ) A seleção é responsável por aplicar os métodos de machine learning.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
FONTE: CARMO, Alisson FernandoCoelho do. Exploração e análise de dados coletados pelo sistema integrado de monitoramento 
ambiental utilizando técnicas de visual analytics. 2015. Disponível em: 
https://repositorio.unesp.br/bitstream/handle/11449/138391/000863678.pdf?sequence=1&isAllowed=y. Acesso em: 6 mar. 2020.
A F - V - V - F.
B F - F - F - F.
C V - F - F - V.
D V - V - F - V.
A imensidão de informações é composta, numa pequena parte, de dados limpos, corretos, checados, como urna pesquisa do 
ruGE. São os "dados estruturados". No entanto, a grande novidade do Big Data, o elemento verdadeiramente novo e transformador, 
são os "dados não estruturados". Os dados sujos, incompletos, caóticos. Sobre o universo de Big Data, associe os itens, utilizando o 
código a seguir:
I- Cientista de Dados.
II- Ciência de Dados.
III- Dados.
IV- Dataset.
( ) Conjunto de dados sobre um tema específico.
( ) Matéria-prima da informação, que sozinho não faz sentido.
( ) Profissional da área de Big Data responsável por trabalhar com dados. 
( ) Área do conhecimento que utiliza Big Data para resolver os mais diversos problemas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
FONTE: PETRY, André. O berço do Big Data. Revista Veja, São Paulo, Abril, v. 2321, n. 20, p. 71-76, 2013.
A I - III - IV - II.
B I - II - IV - III.
C IV - III - I - II.
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D III - I - IV - II.
A ciência dos dados permite transformar o dado bruto em poderosos insights para as mais diversas áreas do conhecimento. 
Durante o processo da ciência de dados, existe um princípio que afirma que uma análise dos dados em seu ciclo de vida mantém a 
atenção em como o valor dos dados pode diminuir de acordo com o seu envelhecimento. Assim, o dado tem mais valor quanto mais 
recente for. A maioria das organizações não pode operar no máximo de seu desempenho tendo pontos cegos, isto é, falta de dados 
disponíveis, de 30 dias ou mais. Sobre esse princípio apresentado, assinale a alternativa CORRETA:
A Princípio de dados em contexto.
B Princípio dos grandes dados.
C Princípio da redução do valor de dados.
D Princípio do uso de dados 90/90.
O processo de KDD é um conjunto de atividades contínuas que compartilham o conhecimento descoberto a partir de bases de 
dados. Esse processo é composto por várias etapas. Sobre as etapas do KDD, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Seleção.
II- Pré-processamento.
III- Transformação.
IV- Mineração de Dados.
( ) Etapa responsável por selecionar os atributos que serão utilizados.
( ) Etapa em que os dados são transformados.
( ) Etapa em que os dados são limpos e preparados.
( ) Etapa que executa os algoritmos para extrair conhecimento dos dados. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
FONTE: STEINER, Maria Teresinha Arns et al. Abordagem de um problema médico por meio do processo de KDD com ênfase à 
análise exploratória dos dados. Gestão & Produção, v. 13, n. 2, p. 325-337, 2006.
A IV - III - II - I.
B I - III - II - IV.
C I - IV - III - II.
D I - II - IV - III.
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