Simulado 011

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21/08/23, 20:12 Estácio: Alunos
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Simulados
Teste seu conhecimento acumulado
Disc.: TÓPICOS DE BIG DATA EM PYTHON   
Aluno(a): JOÃO PAULO NICOLAS E LIMA 202103605931
Acertos: 9,0 de 10,0 17/07/2023
Acerto: 1,0  / 1,0
Em relação ao protocolo de transporte para transmissão de aplicações de streaming, selecione a opção correta.
MQTT
 UDP
CoAP
HTTP
TCP
Respondido em 17/07/2023 23:02:36
Explicação:
O protocolo UDP - protocolo de datagrama do usuário - é utilizado para aplicações de streaming por ser mais rápido.
O protocolo TCP é orientado à con�abilidade e, no caso de aplicações de streaming, ele é muito lento inviabilizando a
aplicação. Os protocolos HTTP, MQTT e CoAP não se enquadram no transporte de dados.
Acerto: 1,0  / 1,0
Em relação às plataformas para Internet das Coisas, selecione a opção correta sobre o Arduino.
É o outro nome para Raspberry PI
É um programa
É uma placa de hardware
É um protocolo de internet das coisas
 É um ecossistema que envolve software e hardware
Respondido em 17/07/2023 23:06:31
Explicação:
O arduino é uma tecnologia que combina hardware e software e é utilizada para internet das coisas. Portanto, não é
um programa, nem uma placa de hardware e tão pouco um protocolo de comunicação. Já o Raspberry PI não é o
mesmo que Arduino, pois se trata de uma outra tecnologia para internet das coisas.
 Questão1
a
 Questão2
a
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javascript:voltar();
21/08/23, 20:12 Estácio: Alunos
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Acerto: 0,0  / 1,0
O Hadoop é uma tecnologia especializada em atender as demandas de Big Data. Selecione a opção correta
que contenha a linguagem de programação utilizada para o desenvolvimento e implementação do Hadoop.
Perl
 Java
 Python
Lua
Java Script
Respondido em 17/07/2023 23:03:36
Explicação:
O Hadoop foi desenvolvido usando, originalmente, a linguagem de programação Java na distribuição livre da Apache
Foundation. Atualmente, diferentes distribuições do framework estão implementadas em diversas linguagens, entre
as quais o Python.
Acerto: 1,0  / 1,0
A respeito do Hadoop, selecione a opção correta com o componente que faz o rastreamento de tarefas.
HDFS
Mrjob
 MapReduce
Camada de ingestão
Task manager
Respondido em 17/07/2023 23:07:46
Explicação:
O mecanismo MapReduce é responsável pela distribuição de tarefas em um cluster, através de rastreamento de
tarefas (Task Trackers) e de trabalhos (Job Trackers). As demais alternativas, embora tenham relação com o Hadoop,
não possuem a funcionalidade de rastreamento de tarefas.
Acerto: 1,0  / 1,0
Os componentes do Spark têm como objetivo facilitar o desenvolvimento de projetos com �nalidades
especí�cas. Nesse sentido, selecione a opção que contém o componente responsável por estabelecer uma
conexão com o Cluster.
Spark.Catalog
SparkSession
RDD
DataFrame
 SparkContext
Respondido em 17/07/2023 23:09:40
 Questão3
a
 Questão4
a
 Questão5
a
21/08/23, 20:12 Estácio: Alunos
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Explicação:
Gabarito: SparkContext
Justi�cativa: O componente responsável por estabelecer uma conexão com o cluster é o SparkContext e pode ser
usado para criar RDDs, acumuladores e variáveis de transmissão nesse cluster. O SparkSession, por sua vez, é um
ponto de entrada para que o Spark possa trabalhar com RDD, DataFrame e Dataset. O Spark.Catalog é uma interface
para gerenciar um catálogo de metadados de entidades relacionais.
Acerto: 1,0  / 1,0
Observe o trecho de código abaixo
import numpy as np
from pyspark import SparkContext
spark_contexto = SparkContext()
a = np.array([1, 5, 1, 6, 4, 7, 7])
teste = spark_contexto.parallelize(a)
Selecione a opção correta a respeito dele.
A utilização do SparkContext é opcional.
A execução do trecho de código vai gerar um erro.
 A variável "teste" corresponde a um RDD.
O objetivo do trecho de código é contar a quantidade de ocorrências dos valores do vetor "a".
A linha "spark_contexto.parallelize(a)" aplica a técnica MapReduce para processar o vetor "a".
Respondido em 17/07/2023 23:05:27
Explicação:
Gabarito: A variável "teste" corresponde a um RDD.
Justi�cativa: O trecho de código está sintaticamente correto. O objetivo é criar um RDD que, no caso, é representado
pela variável "teste" para isso é obrigatório utilizar o "SparkContext". O pacote "numpy" foi utilizado por causa da
variável vetor "a".
Acerto: 1,0  / 1,0
A linguagem Python se destaca como intuitiva e de fácil aprendizagem. Analise o código abaixo que apresenta
laços condicionais e instruções de repetição.
for i in range(10):
    if (i%2==0):
        print(i)
 Qual a saída esperada após a execução do programa?
Serão impressos no console os números racionais entre 0 e 9.
Serão impressos no console os números ímpares entre 0 e 9.
Serão impressos no console os números pares entre 1 e 10.
 Serão impressos no console os números pares entre 0 e 9.
Serão impressos no console os números ímpares entre 0 e 10.
Respondido em 17/07/2023 23:04:03
 Questão6
a
 Questão7
a
21/08/23, 20:12 Estácio: Alunos
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Explicação:
O constructo de laço que itera sobre uma sequência dos números reais de 0 a 9, e cujo condicional dentro do laço
escolhe apenas os números cujo resto de sua divisão por 2 seja 0, condição lógica que de�ne se um número é par ou
não.
Acerto: 1,0  / 1,0
Compreender a análise de dados em Python é fundamental para o cientista de dados. Qual o papel do
sistema pip da linguagem Python?
 Gerenciador de Pacotes do Python.
Motor de Busca da IDE do Python.
Gerenciador de memória do Python.
Gerenciador de espaços virtuais do Python.
Biblioteca de Processamento de Linguagem Natural.
Respondido em 17/07/2023 23:05:00
Explicação:
O papel do comando pip é gerenciar os pacotes a serem importados no Python, bem como instalá-los via comando pip
install. Gerenciar memória é papel do sistema operacional, não do pip. A função de gerenciar espaços virtuais é
atribuída ao venv, o virtualenv. Motor de busca é uma atribuição de IDE, não de linguagem de programação. O
processamento de linguagem natural é função de biblioteca, diferente de gerenciamento de pacotes.
Acerto: 1,0  / 1,0
Qual o tipo de método nos permite visualizar a árvore de decisão na biblioteca Scikit-Learn?
cout
 plot_tree
print
console.log
printf
Respondido em 17/07/2023 23:04:40
Explicação:
Através do método plot_tree do módulo scikit-learn.DecisionTreeClassi�er, podemos importar o plot_tree para
visualizar a árvore de decisão gerada pelo algoritmo homônimo.
Acerto: 1,0  / 1,0
Como podemos checar as métricas de classi�cação do modelo neural da biblioteca Scikit-Learn?
Plotly
Grá�co de Matriz de Dispersão
 Questão8
a
 Questão9
a
 Questão10
a
21/08/23, 20:12 Estácio: Alunos
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 Classi�cation Report
Grá�co de Histograma
Regressão Linear
Respondido em 17/07/2023 23:04:22
Explicação:
O classi�cation report é um dos métodos oferecidos pelo scikit-learn que nos permite usar um conjunto ground truth
para comparar contra as predições de um modelo e este calculará as métricas de acurácia, precisão e medida F de
cada classe possível e também as mesmas métricas em um nível macro.