Big Data em Apoio à Tomada de Decisão MODULO 3

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QUESTIONÁRIO
Exercício avaliativo - Módulo 3
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Texto da questão
O agrupamento de dados, ou clusterização, é uma técnica que identifica grupos de objetos semelhantes em um conjunto de dados. Nesse contexto, existem muitos modelos que podem ser utilizados para realizar a clusterização, entretanto, os mais utilizados são: modelo de conectividade, de centroide, de distribuição e de densidade.  
Qual desses modelos é utilizado para analisar e entender a distribuição de probabilidade de uma variável aleatória?
a.
Modelos de conectividade.
b.
Modelos centroide.
c.
Modelos de distribuição.
d.
Modelos de densidade.
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Sua resposta está incorreta.
A alternativa “d” é a correta. Os modelos de densidade são ferramentas utilizadas para analisar e entender a distribuição de probabilidade de uma variável aleatória. Esses modelos são úteis para comparação de diferentes distribuições de probabilidade.
A resposta correta é:
Modelos de densidade.
Questão 2
Correto
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Texto da questão
A ordem correta para as etapas do processo ETL são:
a.
Extração, Transformação e Carregamento.
b.
Carregamento, Extração e Transformação.
c.
Transformação, Extração e Carregamento.
d.
Carregamento, Transformação e Extração.
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Sua resposta está correta.
A opção correta é a “a”. A ordem correta para o processo de ETL é Extract (Extração), Transformation (Transformação) e Load (Carregamento). É uma metodologia que automatiza as tarefas relacionadas com a transformação de dados para um formato adequado para análise e, na sequência, possibilita carregá-los em um sistema de armazenamento de dados (tais como Data Lake, Data Warehouse ou banco de dados NoSQL) (ROSS; KIMBALL, 2013).
A resposta correta é:
Extração, Transformação e Carregamento.
Questão 3
Incorreto
Atingiu 0,00 de 1,00
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Texto da questão
Sobre os modelos de centroide marque as afirmações verdadeiras
I. Os modelos de centroide são um tipo de algoritmo de clustering em que a similaridade entre os pontos de dados é definida pela proximidade desses pontos aos centroides dos clusters.
II. Os modelos de centroide visam identificar centroides que sejam representativos dos clusters e buscam encontrar o número ideal de clusters para o conjunto de dados.
III. Ao utilizar um modelo de centroide, é necessário fornecer o número de clusters desejado antes da execução do algoritmo. Isso significa que, ao contrário de outros modelos de clustering, como os modelos de conectividade baseados em vizinhança, estabelecer o número de clusters é um parâmetro desafiador que precisa ser determinado antes da execução do modelo.
a.
I e II são verdadeiras.
b.
I e III são verdadeiras.
c.
II e III são verdadeiras.
d.
Todas são verdadeiras.
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Sua resposta está incorreta.
A resposta é a “d”. Os modelos de centroide são um tipo de algoritmo de clustering em que a similaridade entre os pontos de dados é definida pela proximidade desses pontos aos centroides (centro geométricos) dos clusters. Esses modelos visam identificar centroides que sejam representativos dos clusters e buscam encontrar o número ideal de clusters para o conjunto de dados. Todas as três afirmações descrevem corretamente aspectos dos modelos de centroide.
A resposta correta é:
Todas são verdadeiras.
Questão 4
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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Texto da questão
O estudo de algoritmos no contexto do Big Data tem se tornado cada vez mais relevante. Eles desempenham um papel fundamental na sociedade, ao lidar com o processamento de enormes volumes de dados gerados no ambiente cibernético. 
Sobre o conceito de algoritmos, julgue a frase a seguir como verdadeira ou falsa.
Um algoritmo é um conjunto preciso de instruções lógicas que são executadas por um computador para realizar uma tarefa específica ou resolver um problema.
Verdadeiro 
Falso
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A afirmação é verdadeira. Na computação, um algoritmo é um conjunto preciso de instruções lógicas que são executadas por um computador para realizar uma tarefa específica ou resolver um problema. Os algoritmos são usados em várias áreas da computação, desde a programação de software e desenvolvimento de jogos até a criptografia e análise de dados (SZWARCFITER; MARKENZON, 2010).
A resposta correta é 'Verdadeiro'.
Questão 5
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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Texto da questão
Uma empresa de análise de mídias sociais precisa tomar uma decisão. Ela coleta grandes volumes de dados estruturados e não estruturados de diversas fontes, como plataformas de mídia social, blogs, fóruns, vídeos e imagens. Esses dados são essenciais para fornecer insights e análises relevantes para seus clientes, ajudando-os a entender as tendências, o sentimento do público, identificar oportunidades de negócios e gerenciar a reputação online. 
Para lidar com essa variedade de dados não estruturados, a empresa precisa de uma abordagem que permita a exploração dos dados em seu formato original, sem a necessidade de transformação imediata.
Diante do cenário, qual dos processos a empresa pode se beneficiar?
ELT (Extract, Load, Transformation) .
 ETL (Extract, Transformation, Load)
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Sua resposta está correta.
Nesse exemplo, a escolha adequada é “ELT (Extract, Load, Transformation"). No caso descrito, a empresa se beneficia do processo ELT (Extract, Load, Transform). Essa abordagem permite que a organização capture os dados brutos em seu formato original, sem a necessidade de transformação imediata, o que possibilita explorar e analisar os dados não estruturados em seus formatos originais, como texto, imagens e vídeos. Além disso, o ELT oferece a vantagem de manipular os dados em tempo real, permitindo que a organização forneça insights atualizados e relevantes aos seus clientes.
A resposta correta é:
Uma empresa de análise de mídias sociais precisa tomar uma decisão. Ela coleta grandes volumes de dados estruturados e não estruturados de diversas fontes, como plataformas de mídia social, blogs, fóruns, vídeos e imagens. Esses dados são essenciais para fornecer insights e análises relevantes para seus clientes, ajudando-os a entender as tendências, o sentimento do público, identificar oportunidades de negócios e gerenciar a reputação online. 
Para lidar com essa variedade de dados não estruturados, a empresa precisa de uma abordagem que permita a exploração dos dados em seu formato original, sem a necessidade de transformação imediata.
Diante do cenário, qual dos processos a empresa pode se beneficiar?
[ELT (Extract, Load, Transformation)].
Questão 6
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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Texto da questão
A distribuição de dados tem o objetivo de identificar a frequência com que determinados valores aparecem em um conjunto de dados, a fim de compreender melhor seu comportamento, além de identificar possíveis padrões ou tendências.
Para cada descrição, selecione o termo que representa o tipo de distribuição de dados correlato.
	a. Tipo de distribuição estatística em que a cauda da distribuição se estende mais para a direita que para a esquerda. O valor numérico da média é maior que o da mediana, e a mediana é maior que a moda.
	Resposta 1 
	b. Tipo de distribuição que é caracterizada por uma curva simétrica em torno da média dos dados, com uma forma de sino.
	Resposta 2 
	c. É uma distribuição em que todos os valores possíveis têm a mesma probabilidade de ocorrência, sendo caracterizada por uma função de densidade de probabilidade retangular.
	Resposta 3 
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Sua resposta está correta.
A distribuição normal (Gaussiana) é uma das distribuições mais comuns na análise estatística de dados, sendo caracterizada por uma curva simétrica em torno da média dos dados, com uma forma de sino. A curva é determinada por dois parâmetros: a média e o desvio padrão, que descrevem a localização e a dispersão dos dados, respectivamente. Já a distribuição right skewed é caracterizada pelo valor numérico da média maior que o da mediana, e a mediana maior que a moda. Difere, por exemplo, da distribuição left skewed,em que o valor numérico da moda é maior que da mediana, e a mediana é maior que a média. Por último, também se destaca o tipo de distribuição uniforme, na qual todos os valores possíveis têm a mesma probabilidade de ocorrência. Essa distribuição é comum em jogos de azar, como o lançamento de um dado, onde cada valor tem a mesma chance de ser sorteado.
A resposta correta é:
a. Tipo de distribuição estatística em que a cauda da distribuição se estende mais para a direita que para a esquerda. O valor numérico da média é maior que o da mediana, e a mediana é maior que a moda. → Distribuição right skewed,
b. Tipo de distribuição que é caracterizada por uma curva simétrica em torno da média dos dados, com uma forma de sino. → Distribuição normal/Gaussiana,
c. É uma distribuição em que todos os valores possíveis têm a mesma probabilidade de ocorrência, sendo caracterizada por uma função de densidade de probabilidade retangular. → Distribuição uniforme.
Questão 7
Correto
Atingiu 1,00 de 1,00
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Texto da questão
No contexto de Big Data, dois modelos de programação se destacam: o MapReduce e o ElasticSearch. 
Com base nesses modelos, julgue a descrição abaixo como Verdadeira ou Falsa.
O MapReduce é composto por duas etapas principais: a primeira, chamada map, responsável por realizar o processamento paralelo dos dados; e a segunda, chamada reduce, responsável por agregar os resultados parciais obtidos na etapa de map. É útil para processar grandes volumes de dados não estruturados. Já o modelo de programação ElasticSearch utiliza o conceito de índices para organizar os dados, permitindo buscar informações textuais em grandes volumes de dados em tempo real. 
Verdadeiro 
Falso
Feedback
 frase é verdadeira e descreve corretamente os dois modelos de programação. O MapReduce é um modelo de programação distribuída que permite processar grandes volumes de dados de forma eficiente e escalável. Ele foi desenvolvido pela Google para processar grandes conjuntos de dados em clusters de computadores, dividindo-os em tarefas menores e paralelizando o processamento em vários nós do cluster.
O ElasticSearch é um mecanismo de busca e análise de código aberto. Ele é uma ferramenta poderosa para a análise de grandes volumes de dados em tempo real, tornando-se muito popular em ambientes corporativos. O ElasticSearch foi desenvolvido para ser escalável, distribuído e tolerante a falhas, permitindo que os usuários trabalhem com grandes conjuntos de dados de forma eficiente e rápida.
A resposta correta é 'Verdadeiro'.
Parte inferior do formulário
Distribuição right skewed
Distribuição normal/Gaussiana
Distribuição uniforme