DESM1 - Desafio do Módulo 1_ 2024-2A - POS - Bootcamp Engenheiro(a) de Dados

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3/3/24, 2:56 PM DESM1 - Desafio do Módulo 1: 2024-2A - POS - Bootcamp Engenheiro(a) de Dados
https://online.igti.com.br/courses/7106/quizzes/88634 1/8
DESM1 - Desafio do Módulo 1
Entrega 5 mar em 19:00 Pontos 45 Perguntas 15
Disponível até 5 mar em 19:00 Limite de tempo Nenhum
Instruções
Reserve um tempo para realizar a atividade, leia as orientações e enunciados com atenção. Em caso
de dúvidas utilize o Fórum de Dúvidas.
Para iniciá-lo clique em "Fazer teste". Você tem somente uma tentativa e não há limite de tempo
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clique em "Retomar teste".
Clique em "Enviar teste" somente quando você concluí-lo. Antes de enviar confira todas as questões. E
Caso o teste seja iniciado, e não enviado até o final do prazo de entrega, a plataforma enviará a
tentativa não finalizada automaticamente, independentemente do progresso no teste. Fique atento(a) ao
seu teste e ao prazo final, pois novas tentativas só serão concedidas devido às questões médicas.
O gabarito será disponibilizado a partir de sexta-feira, 08/03/2024, às 23h59.
 
O arquivo abaixo contém o enunciado do Desafio. Confira agora:
 
Enunciado do Desafio - Módulo 1 - Bootcamp Engenheiro(a) de Dados.pdf
(https://online.igti.com.br/courses/7106/files/502068?wrap=1) 
(https://online.igti.com.br/courses/7106/files/502068/download?download_frd=1)
 
Bons estudos!
Atenciosamente,
Equipe XP Educação
https://online.igti.com.br/courses/7106/files/502068?wrap=1
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3/3/24, 2:56 PM DESM1 - Desafio do Módulo 1: 2024-2A - POS - Bootcamp Engenheiro(a) de Dados
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Histórico de tentativas
Tentativa Tempo Pontuação
MAIS RECENTE Tentativa 1 78 minutos 36 de 45
 As respostas corretas estarão disponíveis em 8 mar em 23:59.
Pontuação deste teste: 36 de 45
Enviado 3 mar em 14:56
Esta tentativa levou 78 minutos.
0 / 3 ptsPergunta 1IncorretaIncorreta
Com base no DataOps, um pipeline de dados deve ser construído:
 
Com processamento o mais rápido possível, ignorando padrões, a fim de
atender o cliente.
 Centralizando as etapas de ETL em um script. 
 O mais genérico possível, pensando na replicação. 
 
O mais complexo possível, pensando na individualidade de cada
aplicação.
3 / 3 ptsPergunta 2
Quanto à mineração de dados, assinale a etapa mais importante no que
tange à atenção do profissional de engenharia de dados:
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 Retreino. 
 Treino. 
 Pré-processamento. 
 Seleção de Atributos. 
3 / 3 ptsPergunta 3
Ao utilizar o Astro Python SDK para integração de dados, é necessário:
 
Criar conexões para acessar os repositórios de origem e destino dos
dados.
 Criar schema da tabela de destino. 
 Autenticação de multifatores. 
 Criar processo em streaming. 
3 / 3 ptsPergunta 4
Qual ação abaixo contraria os princípios do DevOps?
 Atender as expectativas dos Clientes. 
 Focar no produto e na documentação. 
 Garantir o funcionamento das aplicações. 
 Auto-organizar as demandas. 
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3 / 3 ptsPergunta 5
A utilização de Modern Data Warehouse traz vários ganhos, EXCETO:
 Velocidade de insights. 
 Necessidade de criar tabelas físicas. 
 Consulta em várias fontes. 
 Leitura de dados de diversos tipos. 
3 / 3 ptsPergunta 6
Para criar um projeto do Astro Python SDK, qual dos passos abaixo não é
utilizado?
 Executar comando: Astro Dev Init. 
 Executar comando: Docker run Astro Python SDK. 
 Criar pasta para receber o projeto. 
 Nenhum desses comandos é utilizado. 
0 / 3 ptsPergunta 7IncorretaIncorreta
Comparando o formato Parquet com o formato CSV, podemos destacar
vantagens para escolha do primeiro em relação ao segundo, EXCETO
por:
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Parquet é arquivo comprimido, logo a leitura fica mais lenta por ser
necessário realizar descompressão.
 Parquet não é um formato orientado a colunas. 
 Parquet não mantém os metadados. 
 Falta de suporte ao formato Parquet por sistemas antigos. 
3 / 3 ptsPergunta 8
Considera-se uma das características do profissional de Engenharia de
Dados, EXCETO:
 Comunicação. 
 Trabalho em equipe. 
 Empatia. 
 Rigidez quanto ao planejamento. 
0 / 3 ptsPergunta 9IncorretaIncorreta
Na Atividade de Classificação das Flores utilizando um modelo de Árvore
de Decisão, quais foram os atributos utilizados?
 Variables 
 Parameters 
 Nenhuma das opções acima 
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 External_variables 
3 / 3 ptsPergunta 10
Considerando as boas práticas, não é necessário:
 Documentar os processos. 
 
Guardar uma cópia local do código caso seja necessário rodar uma versão
antiga e estável.
 Aplicar conceitos de clean code. 
 Aplicar conceitos de PEP8 ao desenvolver em linguagem python. 
3 / 3 ptsPergunta 11
Na classificação das flores IRIS, qual atributo apresenta menor desvio
padrão?
 Largura da Pétala 
 Comprimento da pétala 
 Largura da Sépala 
 Diâmetro do Caule 
3 / 3 ptsPergunta 12
3/3/24, 2:56 PM DESM1 - Desafio do Módulo 1: 2024-2A - POS - Bootcamp Engenheiro(a) de Dados
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Com base na atividade de Mineração de dados - Classificação de flores,
qual etapa do processo de mineração de dados não foi necessária?
 Seleção de Atributos 
 Pré-processamento 
 Aplicar o modelo 
 Treinar o modelo 
3 / 3 ptsPergunta 13
Com base nas análises feitas do dataset de Flore Iris, qual tipo é mais
fácil de se identificar?
 Iris-Versicolor 
 
Não é possível identificar uma facilmente, pois as diferenças são mínimas.
 Iris-setosa 
 Iris-virginica 
3 / 3 ptsPergunta 14
Como podemos entender o DataOPs?
 Junção de DevSecOps e Lean Manufacturing 
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 Junção de Agile, PEP8, Lean Manufacturing 
 Junção do Agile, DevOps e Lean Manufacturing 
 Junção de FinOps, DevOps, Lean Manufacturing 
3 / 3 ptsPergunta 15
Considera-se como fonte de dados:
 Dashboards 
 SQL 
 DataOps 
 Pipeline de Dados 
Pontuação do teste: 36 de 45