Big data e ciências dos dados

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Big data e ciências dos dados 
Iniciado em quinta-feira, 3 jul. 2025, 15:22 
Estado Finalizada 
Concluída em quinta-feira, 3 jul. 2025, 16:11 
Tempo empregado 48 minutos 48 segundos 
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Questão 1 
Correto 
Atingiu 1,0 de 1,0 
A inteligência de negócios (BI) tem sido crucial para o crescimento de grandes 
organizações, oferecendo recursos para uma tomada de decisões mais informada. No 
entanto, com o advento do Big Data, surgem desafios maiores, como o volume e a 
variedade de dados que precisam ser processados em tempo real. Relacione esses novos 
desafios com as tecnologias emergentes que permitem que o BI seja aplicado com 
sucesso em ambientes de Big Data. Com base na relação entre Big Data e BI, assinale a 
alternativa que melhor descreve como a análise de grandes volumes de dados pode 
melhorar a tomada de decisões estratégicas. 
Questão 1Escolha uma opção: 
 
a. 
O BI tradicional é suficiente para lidar com dados não estruturados e prever tendências 
futuras. 
 
b. 
A inteligência de negócios é capaz de analisar dados em tempo real sem a necessidade 
de soluções baseadas em Big Data. 
 
c. 
Big Data é útil apenas para empresas de tecnologia e não afeta outros setores. 
 
d. 
O uso de Big Data permite otimizar processos e prever demandas de mercado com 
maior precisão. 
 
 
e. 
A coleta de grandes volumes de dados é irrelevante para a maioria das empresas, pois 
não geram insights acionáveis. 
Questão 2 
Correto 
Atingiu 1,0 de 1,0 
Big Data é uma ferramenta poderosa para transformar dados brutos em insights 
valiosos, e sua aplicação pode ser encontrada em diversos setores da economia. Desde a 
saúde até o setor financeiro, Big Data tem sido fundamental para otimizar operações, 
prever comportamentos e melhorar processos. As empresas que utilizam essas 
tecnologias são capazes de tomar decisões baseadas em dados de forma mais eficiente. 
Diante disso, em qual dos setores abaixo o uso de Big Data tem sido crucial para a 
análise preditiva e a personalização de serviços para consumidores? 
Questão 2Escolha uma opção: 
 
a. 
Setor de transporte. 
 
b. 
Setor de manufatura. 
 
c. 
Setor de telecomunicações. 
 
d. 
Setor de serviços públicos. 
 
e. 
Setor de saúde. 
 
Questão 3 
Correto 
Atingiu 1,0 de 1,0 
A Ciência de Dados e o Big Data são frequentemente confundidos, mas possuem 
objetivos diferentes dentro do tratamento de dados. Enquanto o Big Data se concentra 
no processamento de grandes volumes de dados, a Ciência de Dados lida com a análise 
e modelagem desses dados para gerar insights úteis. Entretanto, ambas as áreas têm um 
papel crucial no desenvolvimento de soluções para problemas complexos em setores 
como saúde, finanças e marketing. Dado esse contexto, qual seria a melhor maneira de 
integrar as abordagens de Big Data e Ciência de dados em uma empresa que visa prever 
o comportamento do cliente com base em dados de compras passadas? 
Questão 3Escolha uma opção: 
 
a. 
Utilizar Ciência de dados para prever o comportamento dos clientes, sem necessidade 
de armazenar os dados. 
 
b. 
Combinar Big Data para processar grandes volumes de dados de compras e aplicar 
Ciência de Dados para construir modelos preditivos com base nesses dados. 
 
 
c. 
Usar apenas Big Data para armazenar os dados, sem realizar análises preditivas. 
 
d. 
Focar apenas na coleta de dados, sem realizar análises complexas ou previsões. 
 
e. 
Aplicar Ciência de dados apenas para analisar dados não estruturados e deixar os dados 
estruturados para o Big Data. 
Questão 4 
Correto 
Atingiu 1,0 de 1,0 
Relacione as colunas e, na sequência, marque a alternativa que traz corretamente a 
combinação correta entre os itens. 
Bloco 1: 
A) Década de 2000. 
B) Big Data. 
C) Laney (2001). 
Bloco 2: 
I - Processo de extração de informação a partir de grandes volumes de dados. 
II - Surgimento da era da informação com o e-commerce e desafios gerados. 
III - Expansão do termo com o desenvolvimento de tecnologias como redes sociais. 
Questão 4Escolha uma opção: 
 
a. 
A – II, B – III, C – I. 
 
b. 
A – I, B – II, C – III. 
 
c. 
A – II, B – I, C – III. 
 
d. 
A – III, B – I, C – II. 
 
 
e. 
A – III, B – II, C – I. 
Questão 5 
Incorreto 
Atingiu 0,0 de 1,0 
Analise atentamente as duas asserções abaixo e, na sequência, marque a alternativa que 
traz corretamente o resultado desta análise. 
Asserção 1: A bioinformática é utilizada principalmente para o estudo de sequências 
genéticas em organismos filogeneticamente distantes. 
Porque 
Asserção 2: A montagem de fragmentos de DNA sem genoma de referência é chamada 
de montagem de novo. 
Questão 5Escolha uma opção: 
 
a. 
Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 não justifica a 1. 
 
b. 
A asserção 1 é correta e a 2 é incorreta. 
 
c. 
Ambas as asserções são falsas. 
 
d. 
A asserção 1 é incorreta e a 2 é correta. 
 
 
e. 
Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 justifica a 1. 
Questão 6 
Correto 
Atingiu 1,0 de 1,0 
Com o crescimento exponencial de dados produzidos diariamente, as empresas 
enfrentam o desafio de armazenar e acessar essas informações de maneira rápida e 
escalável. Nesse contexto, as bases de dados NoSQL surgiram como uma solução para 
tratar os requisitos de Big Data. Sobre as características das bases de dados NoSQL, 
qual é a principal vantagem do banco de dados Redis em relação a outros sistemas? 
Questão 6Escolha uma opção: 
 
a. 
Organização dos dados em formato JSON, como no MongoDB. 
 
b. 
Alta disponibilidade e capacidade de processar consultas SQL complexas. 
 
c. 
Rigorosa adesão ao modelo ACID. 
 
d. 
Baixa latência e armazenamento dos dados na memória, permitindo acessos rápidos. 
 
 
e. 
Utilização de gráficos para relacionar os dados, como no Neo4j. 
Questão 7 
Correto 
Atingiu 1,0 de 1,0 
O papel do cientista de dados tem crescido em importância nas últimas décadas, à 
medida que as organizações reconhecem o valor dos dados para a tomada de decisões 
estratégicas. Esse profissional combina conhecimentos de matemática, estatística, 
programação e negócio para extrair insights significativos de grandes volumes de dados. 
Diante desse cenário, qual é a habilidade principal que diferencia um cientista de dados 
de outros profissionais de análise de dados? 
Questão 7Escolha uma opção: 
 
a. 
Conhecimento profundo de técnicas de aprendizado de máquina e modelagem preditiva, 
aplicados a dados complexos e não estruturados. 
 
 
b. 
Capacidade de realizar análises estatísticas simples sem usar ferramentas de 
programação. 
 
c. 
Experiência em gerenciar pequenas bases de dados com ferramentas básicas de 
escritório. 
 
d. 
Foco exclusivo em análises descritivas sem realizar previsões ou inferências. 
 
e. 
Habilidade de lidar apenas com dados estruturados e processá-los de maneira 
tradicional. 
Questão 8 
Correto 
Atingiu 1,0 de 1,0 
A visualização de dados em Big Data enfrenta desafios únicos, principalmente devido 
ao grande volume de informações e à necessidade de realizar análises em tempo real. 
Ferramentas como Data Cube e imMens surgiram para enfrentar esses desafios, 
proporcionando técnicas inovadoras para a visualização escalável de grandes volumes 
de dados. Sabendo disso, qual a principal característica do Data Cube no contexto de 
Big Data? 
Questão 8Escolha uma opção: 
 
a. 
O Data Cube é uma tecnologia de armazenamento de dados que limita o acesso a dados 
históricos. 
 
b. 
O Data Cube é uma ferramenta que processa exclusivamente dados não estruturados em 
tempo real. 
 
c. 
O Data Cube permite uma abordagem eficiente e rápida para visualizações 
multidimensionais e espaço-temporais de grandes volumes de dados. 
 
 
d. 
O Data Cube foi desenvolvido para eliminar a necessidade de análise preditiva em Big 
Data. 
 
e. 
O Data Cube é uma técnica de visualização gráfica que utiliza somente gráficos dedispersão. 
Questão 9 
Correto 
Atingiu 1,0 de 1,0 
A inovação tecnológica é um dos principais motores do desenvolvimento econômico 
global. No contexto do Big Data, inovações como o uso de sistemas de armazenamento 
distribuído e análise em tempo real têm modificado a maneira como os dados são 
gerenciados e processados. Analise como essas inovações tecnológicas podem ser 
aplicadas em diferentes setores, destacando os benefícios de sua implementação para 
empresas que lidam com grandes volumes de dados. 
Questão 9Escolha uma opção: 
 
a. 
A análise em tempo real não oferece benefícios tangíveis para empresas que lidam com 
grandes volumes de dados. 
 
b. 
Empresas de tecnologia são as únicas beneficiárias dessas inovações, enquanto outros 
setores têm dificuldades de aplicação. 
 
c. 
Setores como comércio eletrônico e saúde podem utilizar a análise em tempo real para 
melhorar seus processos de tomada de decisão e relacionamento com clientes. 
 
 
d. 
O uso de sistemas de armazenamento distribuído e análise em tempo real só é aplicável 
ao setor de manufatura. 
 
e. 
A implementação de inovações tecnológicas não traz vantagens claras para os setores 
que lidam com grandes volumes de dados. 
Questão 10 
Correto 
Atingiu 1,0 de 1,0 
Com o avanço da tecnologia, a análise de dados tem se tornado fundamental para 
empresas de diversos setores, permitindo tomar decisões com base em dados sólidos. 
No entanto, a integração dessas tecnologias com a inovação também promove desafios 
relacionados ao tratamento de grandes volumes de dados, especialmente com a 
crescente demanda por soluções em tempo real. Analise como a inovação tecnológica e 
as tendências emergentes, como a Internet das Coisas e o Big Social Data, podem 
impactar a análise de grandes volumes de dados em tempo real. Como essas tecnologias 
podem afetar a recuperação de informações e a eficiência das decisões empresariais? 
Questão 10Escolha uma opção: 
 
a. 
As tecnologias emergentes não têm impacto significativo sobre a recuperação de 
informações ou inovação tecnológica. 
 
b. 
A Internet das Coisas gera grandes volumes de dados em tempo real, mas possui baixa 
importância para a recuperação de informações e inovação empresarial. 
 
c. 
Big Social Data oferece uma análise profunda dos dados das redes sociais, mas não tem 
impacto significativo na eficiência de decisões empresariais. 
 
d. 
O uso de GPUs no processamento de dados permite análises mais rápidas e eficientes, 
mas sem impacto direto na inovação tecnológica. 
 
e. 
O Big Social Data e a Internet das Coisas permitem uma análise em tempo real dos 
dados, melhorando a eficiência das decisões empresariais.