Big Data Analytic e a Tomada de Decisões

Prévia do material em texto

Prova Impressa
GABARITO | Avaliação da Disciplina (Cod.:645387)
Peso da Avaliação 10,00
Prova 93385550
Qtd. de Questões 20
Nota 10,00
A inovação radical é um produto, processo ou serviço que apresenta características de desempenho 
sem precedentes.
Sabendo disso, assinale a alternativa que apresenta uma definição correta de inovação radical: 
A Trata-se da implementação de melhorias em um produto, serviço, sistema de gestão ou método
de produção existentes.
B Trata-se da modificação, aperfeiçoamento, simplificação, consolidação e melhoria de sistemas
existentes.
C Trata-se da implementação de um produto, serviço, sistema de gestão ou método de produção,
que até então não existia no mercado.
D Trata-se da melhoria de sistemas existentes, tornando-os mais baratos, melhores e mais rápidos.
Em épocas passadas as empresas conviviam com certas limitações, em termos de tecnologia, para que 
pudessem analisar seus dados.
Por outro lado, nos dias atuais, as tecnologias possibilitaram e estimularam a produção de conteúdo.
Tendo isso em mente, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
( ) As empresas precisam lidar com o alto volume e variedade de dados digitais propondo soluções 
automáticas de análise a fim de se manterem competitivas.
( ) As empresas orientadas a dados têm à disposição uma massiva quantidade de dados, porém, em 
muitos casos não sabem como gerenciá-los.
( ) A elevada produção de conteúdo implica em um problema de sobrecarga de informação, 
evidenciando as limitações da ação humana para lidar com isso.
 Assinale a alternativa correta:
A V – V – V.
B V – F – F.
C V – F – V.
D F – V – V.
O radar da inovação permite avaliar o grau de maturidade inovadora das empresas, uma vez que 
considera a inovação um elemento fundamental no âmbito competitivo.
Dito isso, assinale a alternativa que apresenta as treze dimensões que compõem a metodologia do 
radar da inovação: 
 VOLTAR
A+ Alterar modo de visualização
1
2
3
08/01/2025, 11:38 Avaliação da Disciplina
about:blank 1/8
A Incremento, radical, parcial, gestão, comércio, serviços, financeiro, processos, marca,
colaboradores, sistemas, certificações e patentes.
B Oferta, plataforma, marca, clientes, soluções, relacionamento, agregação de valor, processos,
organização, cadeia de fornecimento, presença, rede e ambiente inovador.
C Organização, gestão, cadeia de fornecedores, planilha, rede de investimentos, estratégia, design,
marca, serviços, tecnologia, conhecimento, diferencial e qualidade.
D Venda, oferta, financeiro, clientes, alternativas, dimensão, radical, parcial, rede, processos,
produtos, serviços e incremento.
Benchmarking é o processo contínuo de comparação de produtos, serviços e práticas empresariais 
similares que são executadas eficientemente em determinada organização.
Sabendo disso, assinale a alternativa que traduz corretamente as fases do processo Benchmarking: 
A Pensar, sentir, ouvir, ver, falar e fazer.
B Entender, observar, definir, idealizar, prototipar e testar.
C Planejamento, coleta/análise interna de informações, coleta/análise externa de informações,
melhoria do desempenho e melhoria contínua.
D Observar, planejar, entender, definir, pensar, ouvir, falar, testar, idealizar, sentir e coletar/analisar
informações externas.
Inovar significa buscar resultados por meio de novas estratégias, novas ideias e novas ações, 
gerenciando estas de forma sistemática e contínua.
 
SCHERER, F. O.; CARLOMAGNO S. M. A gestão da inovação na prática: como aplicar conceitos 
para alancar a inovação. São Paulo: Atlas, 2009 (adaptado).
 Assinale a alternativa que corresponde ao conceito expresso no enunciado: 
A Modelos de negócios inovadores.
B Gestão da inovação.
C Business Model Canvas.
D Gerenciamento de processos.
As técnicas de Multi Machine Clustering surgiram para otimizar e melhorar a escalabilidade e o 
desempenho das análises em cluster para atender às demandas do Big Data. Em relação às técnicas 
de Multi Machine Clustering, o que é possível afirmar?
 A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A É constituída pelas técnicas de clusterização paralela e baseada em MapReduce que tornam o
processo de paralelização menos complexo para o desenvolvedor.
4
5
6
08/01/2025, 11:38 Avaliação da Disciplina
about:blank 2/8
B São mais velozes que as abordagens tradicionais de agrupamento, no entanto, a alta
complexidade de implementação inviabiliza projetos de análises mais amplos. 
C É composta pela clusterização paralela e pela clusterização baseada em MapReduce. A segunda,
inclusive, torna o processo de paralelização mais transparente para o desenvolvedor. 
D Apresentam como grande característica o alto poder de processamento com implementação de
baixa complexidade e algoritmos como PAM, DBSCAN e PIRBICH. 
A transição da Web representou um importante mecanismo para a revolução dos dados e expôs um 
novo cenário de explosão e novos formatos para análise de dados nos meios digitais.
Nesse sentido, dentre as três fases da web, qual destas representou a gênese para explosão dos dados? 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A Entre a Web 1.0 e Web 2.0 com o surgimento das primeiras redes sociais. 
B Na Web 3.0 a partir da geração de conteúdo por parte do usuário e a compreensão semântica de
suas atividades na rede.
C Na Web 1.0 que representou o primeiro contato dos usuários em relação à web. 
D Na Web 2.0 onde os usuários passaram a gerar conteúdo a partir de sistemas dinâmicos. 
Apesar do grande crescimento, o Big Data é um conceito amplo que se refere à forma como lidamos 
com a grande quantidade de dados disponível para uso. Além disso, a empresa precisa construir uma 
infraestrutura para lidar com uma infinidade de fontes e processá-las em um tempo razoável.
 
Diante disso, em qual cenário uma empresa pode estar diante de um Big Data? A partir das 
alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
 
A Quando o conjunto de dados ultrapassar a casa dos 1PB e a empresa precise lidar com dados
estruturados, semiestruturados e/ou não estruturados.
B Quando a análise de dados tradicional não estiver mais trazendo real valor para a organização, o
que poderia indicar a possibilidade de trazer inovação com novas formas de analisar os dados.
C
 Em circunstâncias onde o volume de dados da organização aumente significativamente,
tornando-se possível comprar novos servidores, o que poderia diminuir os custos com
armazenamento. 
D Em situações onde a infraestrutura de dados da empresa apresenta elevada taxa de latência e/ou
inviabilidade para análises de dados de grande volume e em diferentes formatos e estruturas.
As métricas de segmentação representam outra classe de medidas para análise de redes sociais. 
Em relação a essas métricas, associe os itens, conforme o código abaixo: 
I – Coeficiente de agrupamento. II – Coesão. III – Clique. 
( ) É uma medida que representa o grau de ligação existente entre dois vértices. 
( ) É uma medida que indica a probabilidade de formação de clusters entre os vértices. 
7
8
9
08/01/2025, 11:38 Avaliação da Disciplina
about:blank 3/8
( ) Quando um determinado vértice está diretamente conectado a todos os outros vértices. 
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A I – II – III. 
B III – II – I.
C II – III – I. 
D II – I – III. 
Os métodos tradicionais de agrupamento (clustering) podem ser implementados por uma diversidade 
de algoritmos.
 Relacione a classe de algoritmos com os métodos, associando os itens, conforme o código abaixo: 
I – Algoritmos DIANA, ROCK.II – Algoritmos DBSCAN, OPTICS.
III – Algoritmos Expectation-Maximization (EM), Self-Organization Map (SOM)
IV – Algoritmos K-Means, CLARANS.V – Algoritmos STING, WAVECLUSTER. 
( ) Métodos hierárquicos.( ) Métodos baseados em grid.( ) Métodos de particionamento.
( ) Métodos baseados em modelos.( ) Métodos baseados em densidade. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:A III – IV – II – I – V.
B II – V – III – IV – I.
C I – IV – V – II – III.
D I – V – IV – III – II. 
A clusterização é uma técnica de aprendizagem não supervisionada que visa classificar um conjunto 
de dados semelhantes em um mesmo grupo.
 No que se refere à clusterização é CORRETO afirmar que: 
A Dados que fazem parte do mesmo grupo apresentam um grau de similaridade ou
dissimilaridade elevado. 
B É útil para classificar um grupo de objetos com classes já definidas, por exemplo, prever a média
de vendas de casas em uma determinada região. 
C É empregada em situações onde não há conhecimento prévio de uma classe. A classificação é
feita mediante agrupamento através de alguma medida de distância. 
D Composto por várias medidas de distância, entre estas a distância Euclidiana que, devido à sua
popularidade, pode se aplicar a praticamente todas as classes de problemas.
10
11
08/01/2025, 11:38 Avaliação da Disciplina
about:blank 4/8
Empresas de muitos ramos têm investido em tecnologias e análise de dados para expandirem seus 
negócios. Em geral, que circunstâncias-chave tem incentivado empresas a investirem parte de seus 
recursos em análise de dados?
 A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A Mensurar retorno de investimentos, incentivos governamentais e garantia de lucro.
B Algoritmos cada vez mais inteligentes, redução de mão de obra e incremento tecnológico.
C Automatização de processos, incentivos fiscais e mão de obra barata. 
D Melhoria dos processos de negócio, aumento de competitividade e o valor que pode ser obtido. 
Os métodos tradicionais de agrupamento (clustering) podem ser implementados por uma diversidade 
de algoritmos. Relacione a classe de algoritmos com os métodos, associando os itens, conforme o 
código abaixo:
 I – Algoritmos DIANA, ROCK. II – Algoritmos DBSCAN, OPTICS. 
III – Algoritmos Expectation-Maximization (EM), Self-Organization Map (SOM) 
IV – Algoritmos K-Means, CLARANS. V – Algoritmos STING, WAVECLUSTER. 
( ) Métodos hierárquicos. ( ) Métodos baseados em grid. ( ) Métodos de particionamento. 
( ) Métodos baseados em modelos. ( ) Métodos baseados em densidade. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: 
A I – IV – V – II – III. 
B III – IV – II – I – V.
C II – V – III – IV – I. 
D I – V – IV – III – II. 
Uma das principais vantagens da clusterização baseada em MapReduce é, sem dúvida, a transparência 
de toda complexidade de implementação envolvida com a distribuição dos dados entre os clusters ou 
mesmo a capacidade para detectar e corrigir falhas que eventualmente possam ocorrer durante o 
processo.
 
Relacione as técnicas com os algoritmos que as compõem, associando os itens, conforme o código 
abaixo:
 I – Clusterização Paralela. II – Clusterização baseada em MapReduce. ( ) GPMR. ( ) PBIRCH. 
( ) MR-DBSCAN. ( ) G-DBSCAN. A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A I – II – II – I.
B I – II – I – II. 
C II – I – I – II. 
12
13
14
08/01/2025, 11:38 Avaliação da Disciplina
about:blank 5/8
D II – I – II – I. 
Os meios digitais consistem em um grande potencial para geração e análise dos dados. Nos dias de 
hoje as empresas têm investido nesses meios para compreender melhor como seus clientes atuam 
nestas redes.
 Em relação à análise digital é correto afirmar que:
A
 Conhecida hoje como “Web Analytics” e compreende todas as páginas de um website. A análise
de dados nos websites é feita observando as diferentes métricas de ferramentas como Google
Analytics para avaliar o comportamento virtual do usuário dentro da página.
B
 Está relacionada a um conjunto de métricas e indicadores para avaliar o comportamento digital
de um usuário, como cliques de mouse, posts nas redes sociais, tempo de sessão e assim por
diante. Por ser uma área recente, ainda não possui ferramentas com recursos suficientes para
análise de grande volume de dados.
C
 Antigamente restringia-se apenas ao termo “web”, mas nos dias de hoje o termo digital expande a
todos os dispositivos capazes de conectar a web. A base dessas análises está relacionada a
indicadores ou métricas específicas, como: taxa de rejeição, usuários ativos por hora, informações
demográficas, etc. 
D
 Possui uma diversidade de APIs para acesso e exploração dos dados digitais. São dados como:
origens do tráfego, sites mais visitados, registros de compras em um site de vendas e assim por
diante. Apesar de todo o potencial, a complexidade e o custo para extrair esses dados impedem o
amplo uso desses recursos digitais.
O HDFS é um sistema de arquivos do Hadoop que permite armazenar grandes volumes de dados e 
possui uma arquitetura que apresenta alguns componentes importantes.
 Dentre os componentes principais da arquitetura do HDFS, assinale a alternativa CORRETA.
A
 O HDFS é formado pelo NameNode e DataNode. O primeiro é considerado vital, pois gerencia
todos os dados que chegam ao sistema e notifica aos escravos (Data Node) em caso de falha.
Estes apenas executam as tarefas solicitadas.
B
 O HDFS é formado pelo NameNode e DataNode. O primeiro é considerado mestre porque
controla todas as atividades relacionadas ao armazenamento físico dos dados em cada nó,
enquanto o segundo processa os dados e comunica ao mestre. 
C
 O HDFS é formado pelo JobTracker e o TaskTrack. O primeiro está relacionado ao
armazenamento e processamento dos dados diretamente no cluster “pai”, enquanto que o segundo
apenas obedece às instruções do pai e o notifica quando for o caso. 
D
 O HDFS é formado pelo JobTracker e o TaskTrack. O primeiro é responsável por agendar e
gerenciar as tarefas de armazenamento, enquanto que o segundo realiza as atividades diretamente
nas máquinas destino. 
O Apache Spark oferece não somente a capacidade de processamento, como também a possibilidade 
de realizar análises mais avançadas através de um conjunto de bibliotecas. Considerando isso, 
associe os itens, conforme o código abaixo:
 I – Spark SQL.II – Spark Streaming.III – Spark MLlib.IV – Spark GraphX. 
15
16
17
08/01/2025, 11:38 Avaliação da Disciplina
about:blank 6/8
( ) Contém um conjunto de algoritmos otimizados de Machine Learning projetados para trabalharem 
em paralelo.
( ) Projetadas para processar estruturas em rede de forma otimizada e com elevada eficiência.
( ) É possível realizar consultas e processar dados estruturados em ambiente Big Data de forma ágil.
( ) Útil para manipular e processar dados de tempo real, analisando microbacths de dados de tempos 
em tempos.
 A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A IV – III – I – II.
B III – II – I – IV.
C III – IV – I – II. 
D II – III – IV – I. 
A demanda por profissionais de análise de dados ampliou o escopo de exigências destes profissionais. 
As empresas estão interessadas em profissionais capacitados e que tenham habilidades em trabalhar 
com dados. Tendo isso em mente, quais são as principais habilidades requeridas para um 
profissional de dados?
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A Raciocínio lógico apurado, capacidade para extrair insights de dados não estruturados,
experiência prévia em aprendizagem de máquina e pouco conhecimento do conceito de Big Data.
B
 Domínio de técnicas de aprendizagem de máquina, amplo conhecimento em matemática,
experiência com todos os tipos de dados ou banco de dados (extração e manipulação) e amplo
conhecimento do negócio.
C
 Capacidade para manipulação de dados, conhecimentos em estatística e aprendizado de máquina,
habilidades com ferramentas e/ou linguagens de programação e capacidade para transmitir
resultados.
D
 Forte capacidade analítica, amplo conhecimento em ferramentas de visualização de dados e
frameworks de Big Data como Apache Spark e PowerBI e domínio de bancos de dados não
relacionais.
O Apache Hadoop contém uma série de componentes que podem ser integrados ao framework. Esses 
componentes podem ser úteis para as mais diversas finalidades, como armazenamento,transferência 
de grandes volumes de dados ou até mesmo aplicação de algoritmos preditivos.
 A partir das opções abaixo, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
( ) O Apache Hive é um componente que pode ser integrado ao Hadoop para coletar dados de fontes 
estruturadas.
 
( ) O Apache HBase é um banco de dados não relacional propício a ambientes Big Data, uma vez 
que suporta um grande volume de dados mantendo alto desempenho.
 ( ) O Apache Sqoop permite mover grandes volumes de dados das fontes para o HDFS. 
( ) O Apache Mahout é um componente responsável por trabalhar diretamente com os dados da 
fonte: extraindo e coletando dados tanto para processamento em lote como em tempo real.
 A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA: 
A F – F – V – V. 
18
19
08/01/2025, 11:38 Avaliação da Disciplina
about:blank 7/8
B V – V – F – F. 
C V – V – V – F. 
D F – V – F – V.
Existem diversos métodos tradicionais que podem ser empregados para análise em cluster e são 
potencialmente interessantes em cenários de baixa complexidade - com quantidade de dados reduzida.
 Em relação aos métodos hierárquicos é CORRETO afirmar que:
A Divide o cluster através de níveis, onde os objetos alocados nos níveis superiores da árvore são
mais próximos entre si. 
B Define aleatoriamente um ponto de partida para o parâmetro K e assim tenta otimizar o
resultado ao longo das iterações.
C Agrupa um conjunto de pontos de dados em uma estrutura de árvore (dendograma) e fornece boa
capacidade para comunicação dos resultados. 
D Apresenta como vantagem a simplicidade e o fato de ser eficiente, mesmo em situações onde o
conjunto de dados é significativo.
20
Imprimir
08/01/2025, 11:38 Avaliação da Disciplina
about:blank 8/8