AO2 Big data 4,8P

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AO2
Iniciado: 9 jun em 9:56
Instruções do teste
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Pergunta 1 0,6 pts
Importante:
Caso você esteja realizando a atividade através do aplicativo "Canvas Student", é necessário que
você clique em "FAZER O QUESTIONÁRIO", no final da página.
Analise as tabelas a seguir, que compõem um exemplo de partição vertical:
Chave Compra Opinião do cliente Data da compra
01 Tacos Ruim 22/10/2020
02 Salada Bom 10/03/2019
03 Lasanha Não pediria novamente 01/01/2019
04 Pizza Indicaria a amigos 10/02/2019
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09/06/2025, 10:12 Teste: AO2
https://famonline.instructure.com/courses/44814/quizzes/216754/take 1/11
Com base nas informações apresentadas nas tabelas, avalie as asserções e a relação proposta
entre elas.
 
I. Partições verticais são ótimas formas de dividir informações.
 
PORQUE
 
II. Partições verticais permitem que informações desnecessárias para certos projetos possam ser
removidas da amostra processada.
 
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
As asserções I e II são proposições falsas.
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09/06/2025, 10:12 Teste: AO2
https://famonline.instructure.com/courses/44814/quizzes/216754/take 2/11
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Pergunta 2 0,6 pts
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
Leia o texto a seguir:
 
“Essas funções são baseadas em critérios que avaliam o quão bom cada atributo é no papel de
dividir o conjunto de dados, considerando a distribuição de classes presentes no conjunto. [...] O
índice Gini usa um critério baseado em impureza para analisar as diferenças entre as distribuições
de probabilidade dos valores dos atributos de classe.”
 
Fonte: DA SILVA, L. A.; PERES, S. M.; BOSCARIOLI, C. Introdução à Mineração de Dados Com
aplicações em R. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016. p. 104.
 
Avalie as seguintes asserções e a relação proposta entre elas.
 
I. A escolha de um atributo para dividir um conjunto de dados pode ser feita com a utilização do
índice Gini, quanto menor for o valor calculado mais puras serão as partições;
 
PORQUE
 
II. O índice Gini calcula a proporção de classes diferentes em uma partição e quanto maior for a
heterogeneidade da partição, tanto maior será o valor do índice.
 
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I.
As asserções I e II são ambas proposições falsas.
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09/06/2025, 10:12 Teste: AO2
https://famonline.instructure.com/courses/44814/quizzes/216754/take 3/11
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Pergunta 3 0,6 pts
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
Avalie o diagrama a seguir:
 
 
Fonte: JANOS, M. 3 Dimensões Inteligência Artificial nas Empresas, 2020. Disponível em:
 https://www.3dimensoes.com.br/post/overfitting-e-underfitting. Acesso em: 07 out. 2020.
 
Sobre a tarefa de regressão linear, o diagrama descreve exemplos de funções aprendidas a partir da
análise de dados. Nesse contexto, selecione a alternativa correta, dentre as disponíveis abaixo,
sobre o ajustamento de funções lineares aos dados. 
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09/06/2025, 10:12 Teste: AO2
https://famonline.instructure.com/courses/44814/quizzes/216754/take 4/11
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Pergunta 4 0,6 pts
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Pergunta 5 0,6 pts
Superfitting é o nome que se dá quando há muito ajuste dos dados pela curva da função aprendida.
Interfitting é o nome que se dá quando há uma correlação forte entre os valores das variáveis independentes e as
dependentes.
Overfitting é o nome que se dá quando há muitas variáveis independentes no conjunto de dados.
Underfitting é o nome que se dá quando há pouco ajuste dos dados pela curva da função aprendida.
Subfitting é o nome que se dá quando há poucas variáveis independentes no conjunto de dados.
Leia o texto a seguir:
Processamento em memória RAM era até pouco tempo um luxo que quase nenhuma empresa
conseguia ter. Com o tempo, cada vez mais foi notado que Big Data e análise de grandes volumes
só aconteceria de fato quando este tipo de processamento fosse mais acessível. Hoje, grande parte
das tecnologias relacionadas a processamento analítico usam memória RAM como principal ou uma
das principais formas de processamento de dados.
Considerando as reflexões acima, assinale a alternativa correta:
Processamento em memória RAM é tão rápido quanto processamento em disco rígido, porém o poder de
armazenamento em discos rígidos é muito menor por conta de seu custo.
Processamento em memória RAM é extremamente mais seguro que processamento em disco rígido, porém o
poder de armazenamento é muito menor por conta de seu custo.
Processamento em memória RAM é extremamente mais rápido que processamento em disco rígido, porém o
poder de armazenamento permanente é muito menor por conta de seu custo.
Processamento em memória RAM é mais lento que processamento em disco rígido, porém muito mais seguro.
Processamento em memória RAM é apenas uma tendência do mercado sem vantagens técnicas.
Leia o texto a seguir:
A governança de dados é a gestão do ciclo de vida dos dados, desde o planejamento do que será
usado e as políticas individuais de cada projeto até o fim da vida, que é quando os dados são
excluídos.
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09/06/2025, 10:12 Teste: AO2
https://famonline.instructure.com/courses/44814/quizzes/216754/take 5/11
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Pergunta 6 0,6 pts
Em um mundo cada vez mais globalizado e com cada vez mais demanda para profissionais de T.I.,
que podem trabalhar em qualquer lugar do Mundo mesmo estando em outras áreas geográficas,
existem diversos desafios para a governança de dados. Os problemas podem ser institucionais,
governamentais, legais e até globais.
Considerando o texto, avalie as afirmações abaixo:
I.A falta de profissionais é um desafio válido, uma vez que as habilidades necessárias para gerir
dados corretamente exigem tempo de estudo e prática.
II. O nível de maturidade da gestão dos dados é um dos maiores problemas, uma vez que a maioria
das empresas precisam se preocupar com diversos outros problemas e acabam sem tempo para a
gestão de dados.
III. O maior problema é a constante mudança das tecnologias, que acabam desmotivando as
empresas e profissionais, que deixam de atualizar suas políticas, processos e conhecimento técnico.
É correto o que se afirma em:
II, apenas.
III, apenas.
I e III, apenas.
I, apenas.
I e II, apenas.
Leia o texto abaixo:
 
O processo de mineração corresponde à extração de minerais valiosos, como ouro e pedras
preciosas, a partir de uma mina. Uma característica importante desses materiais é que, embora não
possam ser cultivados ou produzidos artificialmente, existem de maneira implícita e muitas vezes
desconhecida em alguma fonte, podendo ser extraídos. Esse processo requer acesso à mina, o uso
de ferramentas adequadas de mineração, a extração dos minérios propriamente dita e o seu
posterior preparo para comercialização.
 
Fonte: DE CASTRO, L. N. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algoritmos e
aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016.
 
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09/06/2025, 10:12 Teste: AO2
https://famonline.instructure.com/courses/44814/quizzes/216754/take 6/11
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Pergunta 7 0,6 pts
Considerando as informações apresentadas, assinale a opção correta.
O termo mineração de dados é uma alusão ao processo de extração de minerais, uma vez que se explora o
conhecimento (mina) usando banco de dados (ferramentas) adequados para obter ferramentas (minerais
preciosos).
O termo mineração de dados é uma alusão ao processo de extração de minerais, uma vez que se explora uma
base de dados (mina) usando algoritmos (minerais preciosos) adequados para obter conhecimento (ferramentas).O termo mineração de dados é uma alusão ao processo de extração de minerais, uma vez que se explora um
algoritmo (mina) usando banco de dados (ferramentas) adequados para obter conhecimento (minerais preciosos).
O termo mineração de dados é uma alusão ao processo de extração de minerais, uma vez que se explora um
conhecimento(mina) usando algoritmos (minerais preciosos) adequados para obter base de dados (ferramentas).
O termo mineração de dados é uma alusão ao processo de extração de minerais, uma vez que se explora uma
base de dados (mina) usando algoritmos (ferramentas) adequados para obter conhecimento (minerais preciosos).
Considere a seguinte distribuição conjunta de probabilidade:
 
 
Fonte: LORENA, A. C., FARIA, F. A. Representação do Conhecimento – Lidando com incerteza.
Notas de aula. UNIFESP (São Paulo), 2015.
 
Avalie as seguintes afirmações a respeito da distribuição de probabilidade anterior.
 
I. P(cárie) = 0,25;
II. P(cárie ˅ dor de dente) = 0,28;
III. P(cárie | dor de dente) = 0,60;
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09/06/2025, 10:12 Teste: AO2
https://famonline.instructure.com/courses/44814/quizzes/216754/take 7/11
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Pergunta 8 0,6 pts
IV. P(extração) = 0,4.
 
É correto o que se afirma apenas em: 
III e IV, apenas.
II e III, apenas.
I e III, apenas.
I e II, apenas.
II e IV, apenas.
Avalie a representação a seguir sobre o processo KDD:
 
 
Fonte: SABRI, I. A. A. et al. Web Data Extraction Approach for Deep Web using WEIDJ.
Procedia Computer Science, v. 163, p. 417-426, 2019.
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09/06/2025, 10:12 Teste: AO2
https://famonline.instructure.com/courses/44814/quizzes/216754/take 8/11
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Pergunta 9 0,6 pts
Sobre as etapas do processo KDD, selecione a alternativa correta dentre as disponíveis a seguir. 
A segunda etapa do KDD realiza a seleção dos dados que serão analisados, a partir de diferentes fontes de dados,
essa etapa resulta em um conjunto de dados que delimita o contexto a ser analisado.
A quarta etapa do KDD é a mineração dos dados cujo objetivo é a classificação dos dados em partições
homogêneas de modo a possibilitar a extração de regras e padrões úteis para a obtenção de conhecimento.
A primeira etapa do KDD realiza operações para a diminuição de ruído nos dados e, também, são definidas as
estratégias a respeito de como tratar a ausência de determinados valores.
A quinta etapa é a interpretação dos padrões minerados, dependendo dos resultados observados, é possível
realizar alguma outra tarefa sobre esses resultados, de modo que haja uma melhora do modelo.
A terceira etapa do KDD se refere à transformação dos dados e a busca pelos atributos que serão importantes para
o objetivo, podendo reduzir o número de variáveis que serão consideradas no processo.
Leia o texto abaixo:
 
A mineração de dados é parte integrante de um processo mais amplo, conhecido como descoberta
de conhecimento em bases de dados (knowledge discovery in databases, ou KDD) [...] A preparação
ou pré-processamento de dados é uma das partes principais do KKD, e correspondem as etapas
anteriores à mineração que visam preparar os dados para uma análise eficiente e eficaz.
 
(Fonte: DE CASTRO, L. N. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algoritmos e
aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016.)
 
A preparação ou pré-processamento de dados inclui
a transformação, a mineração e a avaliação dos dados.
a análise descritiva, a associação e a detecção de anomalias nos dados.
a limpeza, a integração, a seleção ou redução e a transformação dos dados.
o agrupamento e a associação dos dados.
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09/06/2025, 10:12 Teste: AO2
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Pergunta 10 0,6 pts
a análise descritiva, o agrupamento e a predição dos dados.
Leia o texto a seguir:
 
“O pré-processamento, também conhecido como preparação da base de dados, manipula e
transforma os dados brutos de maneira que o conhecimento neles contido possa ser mais fácil e
corretamente obtido. A melhor maneira de se pré-processar os dados depende de três fatores
centrais: os problemas existentes na base, quais respostas pretende-se obter e como funcionam as
técnicas de mineração.”
 
Fonte: CASTRO, L. N.; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados:
 conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016. p. 34.
 
Qual alternativa descreve corretamente as principais tarefas de pré-processamento?
A limpeza cuida da padronização do formato dos dados. A integração cuida da diminuição da base de dados. A
redução cuida da união de múltiplas fontes de dados. A transformação cuida de permitir que métodos que
trabalham apenas com atributos nominais possam ser empregados. A discretização cuida da atribuição de valores
ausentes, da remoção de ruídos e de corrigir inconsistências.
A limpeza cuida da atribuição de valores ausentes, da remoção de ruídos e de corrigir inconsistências. A integração
cuida da união de múltiplas fontes de dados. A redução cuida da diminuição da base de dados. A transformação
cuida da padronização do formato dos dados. A discretização cuida de permitir que métodos que trabalham apenas
com atributos nominais possam ser empregados.
A limpeza cuida de permitir que métodos que trabalham apenas com atributos nominais possam ser empregados. A
integração cuida da união de múltiplas fontes de dados. A redução cuida da diminuição da base de dados. A
transformação cuida da padronização do formato dos dados. A discretização cuida da atribuição de valores
ausentes, da remoção de ruídos e de corrigir inconsistências.
A limpeza cuida de permitir que métodos que trabalham apenas com atributos nominais possam ser empregados. A
integração cuida da diminuição da base de dados. A redução cuida da união de múltiplas fontes de dados. A
transformação cuida da padronização do formato dos dados. A discretização cuida da atribuição de valores
ausentes, da remoção de ruídos e de corrigir inconsistências.
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09/06/2025, 10:12 Teste: AO2
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Salvo em 10:12 
A limpeza cuida da diminuição da base de dados. A integração cuida da padronização do formato dos dados. A
redução cuida da união de múltiplas fontes de dados. A transformação cuida de permitir que métodos que
trabalham apenas com atributos nominais possam ser empregados. A discretização cuida da atribuição de valores
ausentes, da remoção de ruídos e de corrigir inconsistências.
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