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Atividade Objetiva 2_ 15 - Cultura e Práticas DataOps e MLOps (2023)

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29/02/2024, 19:55 Atividade Objetiva 2: 15 - Cultura e Práticas DataOps e MLOps (2023)
https://pucminas.instructure.com/courses/174158/quizzes/428584 1/2
Atividade Objetiva 2
Entrega Sem prazo
Pontos 15
Perguntas 5
Limite de tempo Nenhum
Tentativas permitidas Sem limite
Instruções
Histórico de tentativas
Tentativa Tempo Pontuação
MAIS RECENTE Tentativa 1 3 minutos 15 de 15
 As respostas corretas estão ocultas.
Pontuação desta tentativa: 15 de 15
Enviado 29 fev em 19:55
Esta tentativa levou 3 minutos.

Pergunta 1
3 / 3 pts
 
DataOps é uma abordagem que visa melhorar a colaboração e a eficiência entre equipes de dados, desenvolvimento e
operações.
Esta é a alternativa correta. DataOps é uma abordagem que visa melhorar a colaboração entre equipes de
dados, desenvolvimento e operações, promovendo uma cultura de eficiência e automação nas operações de
dados.
 DataOps é uma técnica exclusiva para a análise de dados em ambientes de nuvem.
 DataOps se refere apenas à prática de armazenar grandes volumes de dados de forma eficiente.
 DataOps é um software específico utilizado para a manipulação de dados em bancos de dados relacionais.

O objetivo desta atividade é proporcionar uma melhor fixação quanto ao conteúdo da unidade 3. Com isso
você será capaz de ter um entendimento das abordagens apresentadas na unidade.
Para iniciar o questionário:
Clique em "Fazer o teste";
Responda todas as questões e depois clique no botão "Enviar teste" para finalizar a atividade.
Depois de enviar seu questionário, clique no botão "Próximo" logo abaixo para continuar. ⬇ 
Fazer o teste novamente
O que é DataOps no contexto de operações de dados?
https://pucminas.instructure.com/courses/174158/quizzes/428584/history?version=1
https://pucminas.instructure.com/courses/174158/quizzes/428584/take?user_id=58607
29/02/2024, 19:55 Atividade Objetiva 2: 15 - Cultura e Práticas DataOps e MLOps (2023)
https://pucminas.instructure.com/courses/174158/quizzes/428584 2/2
Pergunta 2
3 / 3 pts
 Verdadeiro
Resposta correta.
 Falso

Pergunta 3
3 / 3 pts
 Falso
 Verdadeiro
Resposta correta.

Pergunta 4
3 / 3 pts
 Monitorar a performance dos modelos em tempo real.
 Manter um registro organizado e rastreável de todos os experimentos de Machine Learning realizados.
Esta é a alternativa correta. O rastreio de experimentos em MLOps tem como objetivo manter um registro
organizado e rastreável de todos os experimentos de Machine Learning realizados. Isso é fundamental para
documentar e reproduzir os resultados obtidos em diferentes iterações de modelagem.
 Automatizar a execução de experimentos de Machine Learning.
 Garantir a segurança dos dados utilizados nos experimentos.

Pergunta 5
3 / 3 pts
 Falso
 Verdadeiro
Resposta correta
Pontuação do teste: 15 de 15
MLOps é uma prática que visa aplicar os princípios e práticas do DevOps ao ciclo de vida de
desenvolvimento e operação de modelos de Machine Learning. A afirmação anterior é:
Considere a seguinte afimação: "no contexto de MLOps, o treinamento contínuo de modelos de Machine
Learning refere-se à prática de re-treinar periodicamente os modelos com novos dados para manter sua
qualidade ao longo do tempo". Com base no conteúdo desta seção, podemos dizer que a frase anterior é:
Qual é o objetivo principal do rastreio de experimentos em MLOps?
Em MLOps, a reprodutibilidade refere-se à capacidade de repetir um experimento de Machine Learning e
obter os mesmos resultados, mesmo em diferentes ambientes. Podemos dizer que o que se diz na
afirmação anterior é:

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