Apol 1 Big Date (E)

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Questão 1/5 - Big Data (E)
O dado sempre foi também um ativo organizacional, o valor do dado vem se tornando ainda maior. Se existem uma preocupação com ativos materiais, naturalmente a empresa deve ter procedimentos de governança também sobre seus dados, uma das etapas mais importantes em um projeto de dados é a análise e gestão de riscos, assinale a opção abaixo onde existem alguns riscos comuns a este tipo de projeto:
Nota: 0.0
	
	A
	Tecnologia adequada, recursos humanos bem qualificados, boa qualidade dos dados e alta viabilidade técnica.
	
	B
	Falta de viabilidade técnica, tecnologia inadequada, baixa qualidade dos dados e falta de recursos humanos qualificados.
Comentário: Qualidade dos dados, tecnologia inadequada, recursos humanos e viabilidade técnica são riscos comuns em projetos de dados.
	
	C
	Ótima infraestrutura, volume dados adequado, dados com segurança e criptografia e boa acessibilidade de dados.
	
	D
	Utilização de aplicativos, softwares e ferramentas de mercado especializadas. Sistemas operacionais com ótima portabilidade.
Questão 2/5 - Big Data (E)
A extração de informações da Internet, bem como sua orientação e análises é um grande desafio. Os processos de mineração de texto (text mining), sejam por meio de dados estruturados ou não estruturados, de associações, padrões, alterações e anomalias, impulsionam a produção do conhecimento. O processo de mineração de dados vai ser indispensável. Dentro desse contexto, existe uma metodologia que se destaca:
Nota: 20.0
	
	A
	CRISP-DM (Cross Industry Standard for Data Mining)
Você acertou!
Comentário: CRISP-DM (Cross Industry Standard for Data Mining) é um guia de referência de mercado em mineração de dados, sendo este elaborado na década de 90 por vários profissionais da área de TI. O guia apresenta 6 fases que devem fazer parte de qualquer tipo de projeto de mineração de dados, existe uma sequência lógica das fases, porém é possível readequar as etapas, sendo que as fases são: entendimento do negócio, entendimento dos dados, preparação de dados, modelagem, avaliação e entrega de resultados.
	
	B
	IBM Watson
	
	C
	Microsoft Azure ML
	
	D
	Google Prediction
Questão 3/5 - Big Data (E)
Com o início do uso massivo de computadores nos anos 1950, para manter sistemas de operações, folhas de pagamento e contabilidade, surgem à necessidade de sistemas capazes de gerenciar dados com maiores volumes e estruturas mais complexas.
Em relação a este contexto, existem 4 grandes fases de modelos de armazenamento, sendo estes descritos corretamente na opção:
Nota: 20.0
	
	A
	Modelos Pré-Relacionais, modelos relacionais, modelos orientados a objetos e os modelos não relacionais.
Você acertou!
Comentário: Existem 4 grandes fases desses modelos: os pré-relacionais (com modelo hierárquico e rede) iniciados em 1960; o relacional, nos anos de 1970, orientado a objetos nos anos de 1980; e finalmente o NoSQL ou modelo não relacional, nos anos 2000.
	
	B
	Modelos de rede, modelos estruturados, modelos não estruturados e modelos semiestruturado.
	
	C
	Modelos de rede, modelo orientado a objetos, modelo indexado e modelo neural.
	
	D
	Modelos relacionais, modelos não relacionais, modelo programado e modelo hierárquico.
Questão 4/5 - Big Data (E)
Os bancos de dados NoSQL (não relacionais) trouxeram uma mudança de paradigmas na sua utilização. É importante mostrar as características dos bancos de dados NoSQL, por mais que haja poucas comparações entre os modelos de banco de dados, tais bancos de dados foram criados para atender outros cenários de gerência de dados. São características do banco de dados Cassandra, exceto:
Nota: 20.0
	
	A
	Alta escalabilidade e alta disponibilidade.
	
	B
	Consistência ajustável e suporte para replicação, podendo estar em vários data centers.
	
	C
	Seus modelos de dados são difíceis de serem alterados, sendo muito inflexíveis.
Você acertou!
Comentário: Seus modelos de dados são facilmente alterados, sendo muito flexível.
	
	D
	Escalabilidade linear, podendo ser aumentada com a adição de novos nós.
Questão 5/5 - Big Data (E)
Com as novas ondas tecnológicas, as grandes organizações estão investindo e procurando benefícios com as tecnologias de big data. Tais organizações possuem um grande ambiente de TI, redes, banco de dados e demais tecnologias para administrar um negócioe a construção de um big data para o armazenamento, análise e resultados pode agregar valor significativo aos negócios. Qual framework consegue fazer a centralização desse ambiente e tem um papel importante:
Nota: 20.0
	
	A
	Plataforma de Mídias Sociais
	
	B
	BI
	
	C
	MapReduce
	
	D
	Hadoop
Você acertou!
Hadoop oferece a essas empresas uma maneira de não apenas ingerir rapidamente os dados, mas também processá-los e armazená-los para reutilização. Devido ao custo-benefício superior, algumas empresas chegam a apostar no Hadoop para substituir os data warehouses, o Hadoop centraliza a ações de um ambiente de integração Big Data.