Avaliação I - Individual bg1

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04/04/2024, 20:13 Avaliação I - Individual
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GABARITO | Avaliação I - Individual (Cod.:687788)
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Prova 38834552
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 10/0
Nota 10,00
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 do uso de dados 90/90.
C Princípio dos grandes dados.
D Princípio da redução do valor de dados.
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 V - F - V - F.
C F - V - V - V.
D V - V - F - F.
O Big Data é um novo ambiente no qual estamos imersos, o que coloca uma série de desafios à pesquisa em 
comunicação. Os smart speakers, vendidos no varejo norte-americano aos milhões de unidades, ampliam o debate sobre os 
riscos de oligopolização da comunicação e da cultura. O novo dispositivo surge num contexto em que grandes corporações 
exploram as potencialidades do chamado Big Data, alterando a balança na relação de forças entre os diversos atores da mídia e 
redesenhando hábitos de escuta antes solidamente estabelecidos. Sobre o Big Data e seu universo, associe os itens, utilizando 
o código a seguir:
I- Mineração de Dados.
II- KDD.
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III- Inteligência Artificial.
IV- Ciência de Dados.
( ) É a extração de relações implícitas e desconhecidas nas bases de dados.
( ) Possibilita que as máquinas aprendam com a experiência, ajustem-se a novas entradas e realizem tarefas semelhantes às 
humanas.
( ) Área do conhecimento que utiliza Big Data para resolver os mais diversos problemas.
( ) Núcleo do KDD, que usa algoritmos para resolver problemas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A II - III - IV - I.
B I - IV - III - II.
C IV - III - II - I.
D I - II - III - IV.
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 Fernando Coelho 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 V - V - F - V.
B F - F - F - F.
C F - V - V - F.
D V - F - F - V.
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 F - F - V - V.
B V - V - F - F.
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C F - V - V - F.
D V - F - 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 útil.
B O objetivo do KDD é a extração de relações implícitas e desconhecidas nas bases de dados para geração de
conhecimento inútil.
C O objetivo do KDD é a extração de relações não implícitas e conhecidas nas bases de dados para geração de
conhecimento inútil.
D O objetivo do KDD é a extração de relações não implícitas e conhecidas nas bases de dados para geração de
conhecimento útil.
A Mineração de Dados é uma das tecnologias mais promissoras da atualidade. Um dos fatores deste sucesso é o fato de 
dezenas e, muitas vezes, centenas de milhões de reais serem gastos pelas companhias na coleta dos dados e, no entanto, 
nenhuma informação útil é identificada. Sobre a mineração de dados, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Algoritmos genéticos.
II- Método do vizinho mais próximo.
III- Indução de regras. 
IV- Visualização de dados.
( ) A partir de ferramentas que utilizam gráficos, é possível realizar interpretações visuais de relações complexas.
( ) Técnicas de otimização baseadas em combinação genética e seleção natural.
( ) É a técnica que classifica cada registro em um conjunto de dados combinando os registros mais semelhantes.
( ) Consiste na extração baseada em regras condicionais a partir da significância estatística.
Assinale a alternativa que apresenta a sequênciaCORRETA:
A IV - I - II - III.
B IV - III - II - I.
C I - IV - III - II.
D I - II - III - IV.
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). 
( ) 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. 
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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 - V - F - V.
B F - F - V - V.
C V - F - V - F.
D F - V - F - F.
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 F - F - F - V.
B V - F - V - V.
C F - V - V - V.
D V - V - V - F.
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.
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D I - II - IV - III.
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