Avaliação I - Fundamentos de Big Data

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Acadêmico: Mharcos Vinicius Gonçalves de Hungria (1935095)
Disciplina: Fundamentos de Big Data (19358)
Avaliação: Avaliação I - Individual FLEX ( Cod.:514245) ( peso.:1,50)
Prova: 17751131
Nota da Prova: 10,00
Legenda: Resposta Certa Sua Resposta Errada 
1. 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.
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) I - II - III - IV.
 b) II - III - IV - I.
 c) I - IV - III - II.
 d) IV - III - II - I.
2. 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. 
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) F - F - V - V.
 b) F - V - F - F.
 c) V - V - F - V.
 d) V - F - V - F.
3. 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 do uso de dados 90/90.
 b) Princípio de dados em contexto.
 c) Princípio dos grandes dados.
 d) Princípio da redução do valor de dados.
4. 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) I - II - IV - III.
 b) I - IV - III - II.
 c) I - III - II - IV.
 d) IV - III - II - I.
5. 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) V - F - V - V.
 b) F - F - F - V.
 c) V - V - V - F.
 d) F - V - V - V.
6. 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 sequência CORRETA:
 a) IV - I - II - III.
 b) IV - III - II - I.
 c) I - II - III - IV.
 d) I - IV - III - II.
7.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 - V - V - V.
 b) V - V - F - F.
 c) F - F - V - V.
 d) V - F - V - F.
8. 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 não implícitas e conhecidas 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 implícitas e desconhecidas nas bases de dados para geração de
conhecimento útil.
 d) O objetivo do KDD é a extração de relações não implícitas e conhecidas nas bases de dados para geração de
conhecimento inútil.
9. A imensidão de informações é composta, numa pequena parte, de dados limpos, corretos, checados, como urna
pesquisa do ruGE. São os "dados estruturados". No entanto, a grande novidade do Big Data, o elemento
verdadeiramente novo e transformador, são os "dados não estruturados". Os dados sujos, incompletos, caóticos. Sobre o
universo de Big Data, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Cientista de Dados.
II- Ciência de Dados.
III- Dados.
IV- Dataset.
( ) Conjunto de dados sobre um tema específico.
( ) Matéria-prima da informação, que sozinho não faz sentido.
( ) Profissional da área de Big Data responsável por trabalhar com dados. 
( ) Área do conhecimento que utiliza Big Data para resolver os mais diversos problemas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
FONTE: PETRY, André. O berço do Big Data. Revista Veja, São Paulo, Abril, v. 2321, n. 20, p. 71-76, 2013.
 a) IV - III - I - II.
 b) I - III - IV - II.
 c) I - II - IV - III.
 d) III - I - IV - II.
10. 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 - V - V - F.
 b) V - V - F - F.
 c) V - F - F - V.
 d) F - F - V - V.
Prova finalizada com 10 acertos e 0 questões erradas.