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Pergunta 1
1 em 1 pontos
A área de Big Data tem como característica central, pelo próprio nome, o tratamento de 
grandes volumes de dados. Além disso, existem outros atributos que, aliados à quantidade 
de informações, formam os 5Vs: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor. Cada 
uma dessas características pode ser associada a uma situação que vivenciamos atualmente 
no uso de tecnologia da informação.
Analise as sentenças a seguir e assinale a sentença que melhor se relaciona com a 
característica de veracidade:
Resposta Selecionada:
Correta Ao lidar com os dados existe uma atenção para que erros de digitação sejam 
evitados para que a qualidade da informação seja boa, isto é, que haja credibilidade no 
dado.
Resposta Correta:
Correta Ao lidar com os dados existe uma atenção para que erros de digitação sejam 
evitados para que a qualidade da informação seja boa, isto é, que haja credibilidade no 
dado.
Comentário da resposta: Resposta correta. A resposta está correta, pois a veracidade 
tem relação com a qualidade da informação, o quão confiável é o dado para que sustente 
adequadamente as análises e tomadas de decisão. O item sobre quantidade de dados 
proveniente de diversas fontes tem a ver com volume. A sentença sobre os diversos 
formatos tem relação com variedade. A sentença que fala sobre a rapidez com que os dados 
são gerados versa sobre velocidade e o ato de discernir os dados que são úteis para a 
organização dizem respeito à característica de valor.
Pergunta 2
1 em 1 pontos
Na aprendizagem de máquina, seja por árvores de decisão, por redes neurais ou mesmo por 
outras técnicas, existem alguns tipos de tarefas, como classificação, clusterização, 
regressão, entre outras. Para cada tipo de tarefa existem algoritmos ou técnicas apropriadas 
para realizar as tarefas em determinados cenários.
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Sobre esse tema, analise as afirmativas abaixo:
I) Na clusterização, o rótulo ou classe de cada exemplar é conhecido a priori, para execução 
do algoritmo de processamento dos dados.
II) O algoritmo Kmeans é um exemplo de técnica usada para a clusterização.
III) O algoritmo para geração de árvore de decisão é um exemplo de técnica usada para o 
problema de classificação.
IV) No aprendizado supervisionado, as classes são conhecidas a priori, e a classificação e a 
regressão são exemplos desse tipo de aprendizado.
É correto o que se afirma em:
Resposta Selecionada:
Correta II, III e IV, apenas.
Resposta Correta:
Correta II, III e IV, apenas.
Comentário da resposta: Resposta correta. A resposta está correta, pois, na sentença 
sobre clusterização, os rótulos ou classes não são conhecidas a priori, portanto, é falsa. De 
fato, o algoritmo Kmeans é usado para clusterização, portanto, esta sentença é verdadeira. 
A sentença sobre árvore de decisão é verdadeira, pois essa técnica é usada para 
classificação. Por fim, a sentença sobre aprendizado supervisionado é verdadeira, pois, 
nesse aprendizado, as classes são conhecidas a priori e, de fato, a classificação e a regressão 
são exemplos desse tipo de aprendizado.
Pergunta 3
1 em 1 pontos
A modelagem multidimensional de cubos com suas tabelas de fatos e dimensões permite 
analisar as informações gerenciais com algumas operações típicas de navegação e 
exploração dos dados que possuem alguns nomes como: drill down , drill across e outras. 
Em uma solução de BI para uma companhia aérea, um gerente pode analisar a quantidade 
de viagens por região e, depois, detalhar o dado conforme estado e cidade.
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Com base nisso, assinale a alternativa que indica o tipo de operação realizado pelo gerente 
nessa análise:
Resposta Selecionada:
Correta Drill down.
Resposta Correta:
Correta Drill down.
Comentário da resposta: Resposta correta. A alternativa está correta, pois, de fato, a 
operação de drill down serve para detalhar um dado mais macro, total de viagens de uma 
região, para seu detalhamento, as viagens por estado e daí para o detalhe por cidade. Drill 
up
é a operação contrária, de sair de dado detalhado por cidade e subir para estado e região. 
Drill through ocorre quando a análise parte de uma dimensão para outra, por exemplo, ao 
analisar por região, o detalhamento ocorre na dimensão tempo, por mês. O termo drill 
explore não existe no jargão das operações, e “ slice and dice” envolve funções de recortar, 
organizar linhas e colunas e ordenar os dados do cubo.
Pergunta 4
1 em 1 pontos
Business Intelligence é um conjunto de tecnologias voltadas para a integração e análise de 
um grande volume de dados de uma organização, e a implementação de uma solução de BI 
envolve algumas etapas. Uma dessas etapas conta com o suporte de ferramentas para a 
captura, adequação dos formatos de dados e carga de informação nos data warehouses .
Assinale a alternativa que melhor se relaciona com a ferramenta comentada no enunciado.
Resposta Selecionada:
Correta Ferramentas ETL.
Resposta Correta:
Correta Ferramentas ETL.
Comentário da resposta: Resposta correta. A resposta está correta, pois as 
ferramentas ETL são justamente para extrair ou capturar dados das fontes ( extract), 
transformá-los conforme formatos e outras características ( transform) e, então, carregá-los 
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nos data warehouses ( load), daí o extract, transform and load (ETL). Quanto às outras 
sentenças, o gerador de relatórios é utilizado após os dados já estarem carregados. Os 
bancos de dados OLTP servem de fonte para a extração dos dados. Já os bancos OLAP são os 
que abrigam, sofrem a carga dos dados pela ferramenta ETL e ferramentas de aprendizagem 
de máquina aparecem em momento posterior, para analisar os dados.
Pergunta 5
1 em 1 pontos
Na gestão do conhecimento, existem algumas formas de classificar o conhecimento 
existente na organização, por exemplo, ele pode ser tácito ou explícito, pode ser individual, 
de grupo ou da organização. Para pensar a forma como o conhecimento é gerido, existem 
algumas conversões típicas de um conhecimento em outro.
Assinale a alternativa que corresponde à transformação de um conhecimento tácito em um 
conhecimento explícito:
Resposta Selecionada:
Correta Externalização.
Resposta Correta:
Correta Externalização.
Comentário da resposta: Resposta correta. A resposta está correta, pois, de fato, ao 
converter um conhecimento tácito em um conhecimento explícito, a operação é de 
externalização, tornando externo o conhecimento que está internamente na experiência 
das pessoas. A socialização ocorre quando o conhecimento tácito é multiplicado entre 
pessoas, para outro conhecimento tácito. Combinação é quando vários conhecimentos 
explícitos são combinados. Aprendizado não é um termo típico para classificar a conversão 
de conhecimento, mas poderia ser considerado uma ação de internalização.
Pergunta 6
1 em 1 pontos
A Inteligência Artificial é uma área da ciência da computação que visa criar equivalentes 
computacionais que emulam nossas habilidades humanas. Dentre um dos tipos de soluções 
existem os assistentes virtuais que reproduzem o que os assistentes normalmente realizam 
durante o atendimento ao cliente e, assim, podem servir a contento como suporte aos 
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módulos de CRM nas empresas.
Assinale a alternativa que diz respeito ao tipo de solução tratado no enunciado.
Resposta Selecionada:
Correta Chatbots.
Resposta Correta:
Correta Chatbots.
Comentário da resposta: Resposta correta. A resposta está correta, pois, de fato, os 
chatbots são robôs que, via telefone ou embutidos em sites e aplicativos de mensagens, 
emulam um assistente para conversa com o cliente, servindo de ferramenta ligada aos 
módulos de CRM. Aprendizagem de máquina e algoritmos de clusterização servem para 
analisar dados para reconhecer padrões. Softwares de otimização são algoritmos para 
maximizar ou minimizar algo na empresa, por exemplo, pode-se avaliar a melhor sequência 
de encomendas a produzir para atingir o custo mínimo. Cálculo de rota, usado em 
aplicativos de mobilidade, pode também usar algoritmos de otimizaçãoe não diz respeito a 
assistentes de comunicação.
Pergunta 7
1 em 1 pontos
Na construção de soluções de Business Intelligence , uma das tarefas é a modelagem 
multidimensional, que pode ser realizada em um modelo em estrela ou um modelo em 
floco de neve. O tipo de modelo depende da forma como as relações são feitas entre as 
dimensões e os fatos na modelagem do cenário. A figura a seguir ilustra um breve exemplo 
de um modelo.
Figura - Modelo em estrela sobre despesas de um módulo financeiro
Fonte: Elaborada pelo autor.
Baseando-se nesse modelo, assinale a alternativa que possui apenas informações ligadas às 
dimensões da modelagem multidimensional.
Resposta Selecionada:
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Correta Descrição do setor, tipo de despesa e mês de realização da despesa.
Resposta Correta:
Correta Descrição do setor, tipo de despesa e mês de realização da despesa.
Comentário da resposta: Resposta correta. A sua resposta está correta, pois as 
dimensões são as “tabelas” que estão em torno da “tabela” de fatos. Nesse caso, 
informações relacionadas com o tipo de despesa, fornecedor, data de realização, data de 
pagamento e setor são sobre dimensões. Já as informações-chaves das despesas, valor 
total, média de despesas e valor de impostos são ligadas aos fatos.
Pergunta 8
1 em 1 pontos
A área de Big Data tem crescido bastante por conta do volume de dados disponíveis. Para 
exemplificar, os dados de uma rede social podem ser analisados por meio de ferramentas 
especializadas para identificar certos padrões de comportamento, assim como publicações 
do governo podem ser processadas para gerar informações úteis aos cidadãos. Nesse 
contexto, existem ferramentas propícias para atender às características de soluções de Big 
Data .
Está correto o que se afirma em:
Resposta Selecionada:
Correta Hadoop.
Resposta Correta:
Correta Hadoop.
Comentário da resposta: Resposta correta. Sua resposta está correta, pois, 
realmente, o Hadoop, com sua estrutura interna de armazenamento em disco e as 
operações de MapReduce, é uma ferramenta bastante empregada em soluções de Big Data. 
Quanto às outras opções, o Browser Web é apenas um visualizador de conteúdo na 
internet. Bancos OLTP até podem lidar com grande volume de dados, mas são dados 
estruturados de bancos de dados convencionais e, em Big Data, lidar com variedade e 
outros tipos de dados requer ferramentas próprias, como o Hadoop. O servidor HTTP 
Apache é um servidor Web para abrigar sites de internet, e o roteador CISCO é um 
equipamento de rede e não possui relação com processamento de dados.
Pergunta 9
6
0 em 1 pontos
Os avanços tecnológicos dos últimos tempos têm criado um conjunto de novos conceitos. O 
Big Data , um exemplo desses novos conceitos, diz respeito ao conjunto de características e 
de tecnologias relacionadas ao tratamento de grandes volumes de dados, que são 
produzidos por pessoas e empresas ao lidar com soluções computacionais.
A respeito desse tema, analise as sentenças a seguir e marque (V) para as Verdadeiras e (F) 
para as Falsas.
1 - ( ) Por conta do grande volume de dados processados por meio das tecnologias de Big 
Data , é comum utilizar sistemas distribuídos e paralelismo no processamento dos dados.
2 - ( ) A variedade dos dados disponíveis em diversos formatos pode ter como solução 
tecnológica os bancos de dados NOSQL ( not only SQL ), que oferece recursos para o 
tratamento de dados não estruturados.
3 - ( ) Valor é um dos 5Vs que caracterizam o Big Data e diz respeito à utilidade e ao valor 
que o dado pode trazer ao negócio ao dar suporte à análise e à tomada de decisão nas 
organizações.
4 - ( ) Velocidade também é uma característica do Big Data e diz respeito à rapidez com que 
os dados são gerados por diversas fontes e aplicações.
Resposta Selecionada:
Incorreta 
V, V, V, F.
Resposta Correta:
Correta 
V, V, V, V.
Comentário da resposta:
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Sua resposta está incorreta. A resposta está incorreta, pois não há nenhuma alternativa 
falsa, todas são verdadeiras. Sobre o uso de paralelismo e sistemas distribuídos, de fato 
estas abordagens são usadas para melhorar a performance do processamento dos dados. 
Sobre o NOSQL, estes bancos de se propõe a oferecer funções não somente para dos dados 
estruturados, mas também para dados não estruturados. Sobre os 5Vs, valor de fato foca a 
questão da utilidade dos dados para os negócios e a velocidade com que os dados surgem a 
partir de diversas fontes entre sites de transações, redes sociais e outros.
Pergunta 10
1 em 1 pontos
A grande disponibilidade de dados tem permitido que alguns algoritmos sejam utilizados 
para reconhecer padrões em dados. Uma determinada empresa de seguros levantou os 
dados de motoristas e sinistros ocorridos no ano passado e, com isso, separou na seguinte 
tabela os dados de idade, sexo e grau de risco em acidentes. Por meio de um algoritmo de 
classificação, um modelo foi extraído para classificar novos motoristas conforme suas 
características.
Idade
Sexo
Risco
33
Masculino
Baixo
19
Masculino
Alto
20
Feminino
Baixo
8
32
Masculino
Baixo
35
Masculino
Baixo
19
Masculino
Alto
31
Feminino
Baixo
18
Masculino
Alto
Fonte: Elaborada pelo autor.
Com base no exposto, assinale a sentença com as classes de risco para os motoristas A 
(Idade: 40, Sexo: Masculino) e motorista B (Idade: 18, Sexo: Masculino) e C (Idade: 30, Sexo: 
Feminino), respectivamente.
Resposta Selecionada:
Correta Baixo, Alto, Baixo.
Resposta Correta:
Correta Baixo, Alto, Baixo.
Comentário da resposta: Resposta correta. A resposta está correta, pois os riscos 
para os motoristas A, B e C são, respectivamente, Baixo, Alto e Baixo, porque os padrões 
encontrados nos dados são três: motoristas mais velhos (Idade > 30) e do sexo masculino 
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(classe do motorista A) apresentam risco baixo; motoristas mais jovens (idade < 30) e do 
sexo masculino (classe do motorista B) apresentam risco alto, e as motoristas de sexo 
feminino (motorista C), independentemente da idade, apresentam risco mais baixo.
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