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Revisar envio do teste: QUESTIONÁRIO UNIDADE II
ESTUDOS DISCIPLINARES VI 6598-15_SEI_GH_0120_R_20211 CONTEÚDO
Usuário larissa.cirino @aluno.unip.br
Curso ESTUDOS DISCIPLINARES VI
Teste QUESTIONÁRIO UNIDADE II
Iniciado 27/04/21 10:48
Enviado 27/04/21 10:50
Status Completada
Resultado da
tentativa
5 em 5 pontos  
Tempo decorrido 1 minuto
Resultados
exibidos
Todas as respostas, Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários, Perguntas
respondidas incorretamente
Pergunta 1
Resposta
Selecionada:
b.
Respostas: a.
b.
c.
d. 
e.
Feedback
da
resposta:
O que é machine learning?
Machine learning ou aprendizado de máquina, é um subcampo da
Inteligência Arti�cial que constrói algoritmos que permitem que os
computadores possam aprender a executar tarefas a partir de dados ao
invés de serem programados de forma explícita.
Machine learning é uma tecnologia de Big Data que permite realizar
programação em máquinas virtuais.
Machine learning ou aprendizado de máquina, é um subcampo da
Inteligência Arti�cial que constrói algoritmos que permitem que os
computadores possam aprender a executar tarefas a partir de dados ao
invés de serem programados de forma explícita.
Machine learning ou aprendizado de máquina é uma linguagem de
programação para ensinar novos programadores a construírem seus
sistemas em ambientes operacionais.
Machine learning é uma pro�ssão de Big Data.
Machine learning é uma proposta pouco promissora para as análises de
grades volumes de dados.
Resposta: B 
Comentário: Com os avanços tecnológicos, o aprendizado de máquina traz
facilidades ao mundo atual pela busca de reproduzir associações geradas pelo
UNIP EAD BIBLIOTECAS MURAL DO ALUNO TUTORIAISCONTEÚDOS ACADÊMICOS
0,5 em 0,5 pontos
http://company.blackboard.com/
https://ava.ead.unip.br/webapps/blackboard/execute/courseMain?course_id=_161639_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/blackboard/content/listContent.jsp?course_id=_161639_1&content_id=_2083755_1&mode=reset
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_10_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_27_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_47_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_29_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/portal/execute/tabs/tabAction?tab_tab_group_id=_25_1
https://ava.ead.unip.br/webapps/login/?action=logout
cérebro humano. De�nimos aprendizado de máquina como um subcampo da
Inteligência Arti�cial que constrói algoritmos que permitem que os
computadores possam aprender a executar tarefas a partir de dados ao invés
de serem programados de forma explícita.
Pergunta 2
Resposta Selecionada: c. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Feedback da
resposta:
Existem duas categorias principais de algoritmos de machine learning. Marque as corretas.
Supervisionada e não supervisionada.
Positiva e negativa.
Arti�cial e natural.
Supervisionada e não supervisionada.
Neural e cientí�ca.
Matemática e estatística.
Resposta: C 
Comentário: Os tipos de aprendizagem de máquina mais comuns são
supervisionada e não supervisionada.
Pergunta 3
Resposta
Selecionada:
e.
Respostas: a.
b. 
c. 
d.
e.
Feedback
A habilidade de pagar pelo uso dos recursos à medida que eles são utilizados é
característica da computação em nuvem. Selecione a alternativa que justi�que esta
vantagem nos serviços em nuvem.
Permitir que os recursos sejam liberados caso não sejam utilizados,
evitando um consumo desnecessário.
Apresentar uma interface padrão que disponibiliza uma in�nidade de
serviços.
Esconder as características físicas da plataforma computacional.
Deslocar a localização de toda a infraestrutura computacional.
Sugerir que o usuário tem em suas mãos toda a Internet e os seus
serviços.
Permitir que os recursos sejam liberados caso não sejam utilizados,
evitando um consumo desnecessário.
Resposta: E 
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
da
resposta:
Comentário: Adequar os recursos ao uso necessário é uma das características
da computação em nuvem. Portanto, permitir que os recursos sejam liberados
caso não sejam utilizados, evitando um consumo desnecessário.
Pergunta 4
Resposta
Selecionada:
d.
Respostas: a.
b.
c. 
d.
e. 
Feedback
da
resposta:
Quais os três per�s básicos de pro�ssionais engajados em Ciência de Dados e Big Data?
Cientista de dados, analista de negócios, pro�ssionais de tecnologia.
Cientista de requisitos, analista de sistemas, pro�ssionais de
tecnologia.
Cientista de dados, analista de sistemas e estatísticos de inferência.
Administradores, gerentes comerciais, publicitários.
Cientista de dados, analista de negócios, pro�ssionais de tecnologia.
Analista de dados, analista de negócios, analista de requisitos.
Resposta: D 
Comentário: Cientista de dados, analista de negócios e pro�ssionais de
tecnologia são os pro�ssionais mais contratados e engajados para conduzir a
Ciência de Dados e Big Data nas empresas de tecnologia.
Pergunta 5
Resposta
Selecionada:
c.
Respostas: a. 
b. 
c.
d. 
e. 
Feedback
da
Sobre a análise do tipo “preditiva”, podemos a�rmar que:
Identi�ca o que se deseja que aconteça e o que pode ser feito para alcançar
esse objetivo (reforçar, modi�car ou evitar uma predição).
Analisa porque determinado evento aconteceu.
Aponta o que irá (ou poderá) acontecer (predição).
Identi�ca o que se deseja que aconteça e o que pode ser feito para alcançar
esse objetivo (reforçar, modi�car ou evitar uma predição).
Baseada apenas nos dados nulos.
Se encarrega de analisar o que aconteceu.
Resposta: C 
Comentário: Entre as análises do mundo de Big Data, temos a preditiva para
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
resposta: identi�car o que se deseja que aconteça e o que pode ser feito para alcançar
esse objetivo (reforçar, modi�car ou evitar uma predição).
Pergunta 6
Resposta Selecionada: d. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Feedback
da
resposta:
Considere as seguintes a�rmações: 
  
I. Nos próximos anos viveremos uma escassez de pro�ssionais de Ciência de Dados. Esta
escassez, ao mesmo tempo em que abre muitas perspectivas pro�ssionais para os que
abraçarem a função, também atuará como um entrave, pois di�cultará às empresas usarem
Big Data com e�ciência. 
II. Há uma grande procura pelos cientistas de dados – remuneração média nos EUA já é
superior a 100 mil dólares por ano. 
III. Cientistas de dados fazem parte de uma nova geração de especialistas analíticos que têm
as habilidades técnicas para resolver problemas complexos. 
  
Estão corretas:
As a�rmações I, II e III.
As a�rmações I e II.
As a�rmações II e III.
As a�rmações I e III.
As a�rmações I, II e III.
Apenas a a�rmação I.
Resposta: D 
Comentário: Todas as a�rmações são corretas com relação aos pro�ssionais e
às tarefas de Ciência de Dados. O desenvolvimento de ferramentas
tecnológicas e a procura por pro�ssionais capacitados nesta área é crescente.
Pergunta 7
Resposta Selecionada:
Sobre os seguintes exemplos, responda à pergunta que segue. 
  
I. Detecção de fraudes, carros automatizados, melhores sistemas de monitoramento,
detecção e prevenção de epidemias. 
II. Detecção de terremotos, educação customizada, por demanda e online. 
III. Medicamentos customizados baseados no histórico de cada paciente. 
IV. Processo otimizado de iluminação residencial, industrial e pública, sistemas de buscas
mais e�cientes. 
V. Geomarketing através de smartphones, marketing personalizado, combate ao crime e ao
terrorismo. 
  
São exemplos de onde pode ser aplicada a ciência de dados:
0,5 em 0,5 pontos
0,5 em 0,5 pontos
e. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Feedback
da
resposta:
Todos os exemplos.
Apenas I.
Apenas II.
Apenas III.
Apenas IV e V.
Todos os exemplos.
Resposta: E 
Comentário: Todos os exemplos apresentados são aplicados à Ciência de
Dados em virtude da geração de dados que podem ser transformados em
informação e conhecimento para a tomada de decisão.
Pergunta 8
RespostaSelecionada:
b.
Respostas: a.
b.
c.
d.
e. 
Feedback
da
resposta:
O que é DataOps?
É um conjunto de melhores práticas que visam tornar e�ciente a
coordenação entre a Ciência de Dados e as operações de dados e tornou-se
assim um assunto fundamental para qualquer organização de TI que queira
sobreviver e prosperar em um mundo onde inteligência de negócios em
tempo real é uma necessidade competitiva.
É um conjunto operações de dados independente da Ciência de Dados e
tornou-se assim uma ferramenta de dados eletrônicos e funcionais,
fundamental para qualquer organização de TI que queira sobreviver e
prosperar em um mundo em que inteligência de negócios em tempo
compartilhado é uma necessidade competitiva.
É um conjunto de melhores práticas que visam tornar e�ciente a
coordenação entre a Ciência de Dados e as operações de dados e tornou-se
assim um assunto fundamental para qualquer organização de TI que queira
sobreviver e prosperar em um mundo onde inteligência de negócios em
tempo real é uma necessidade competitiva.
É um conjunto de linguagens de programação para desenvolvedores em
C++, java e scripts operacionais.
É um conjunto de técnicas de levantamento de dados para análise cientí�ca,
para impressão de relatórios em tempo real.
É um conjunto de dados estruturados utilizados na área de Big Data.
Resposta: B 
Comentário: DataOps é um conjunto de melhores práticas que visam tornar
e�ciente a coordenação entre a Ciência de Dados e as operações de dados,
tornou-se, assim, um assunto fundamental para qualquer organização de TI
que queira sobreviver e prosperar em um mundo onde inteligência de negócios
em tempo real é uma necessidade competitiva.
0,5 em 0,5 pontos
Terça-feira, 27 de Abril de 2021 15h17min59s GMT-03:00
Pergunta 9
Resposta
Selecionada:
c.
Respostas: a. 
b. 
c.
d. 
e. 
Feedback
da
resposta:
Por onde devemos começar um projeto de Data Science?
Pelo objetivo, ou seja, as questões que precisam ser respondidas.
Pelo levantamento de dados.
Pela reunião de início de gerenciamento do projeto.
Pelo objetivo, ou seja, as questões que precisam ser respondidas.
Pela preparação dos dados do projeto.
Pela análise dos dados do projeto.
Resposta: C 
Comentário: Os projetos de Data Science se iniciam pelo entendimento do
objetivo das análises e pelas questões a serem respondidas ao cliente.
Pergunta 10
Resposta Selecionada: b. 
Respostas: a. 
b. 
c. 
d. 
e. 
Feedback da
resposta:
A cultura orientada por dados é conhecida nas empresas como:
Data-driven culture.
Data-science culture.
Data-driven culture.
Data-lake culture.
DataOps culture.
Big Data world.
Resposta: B 
Comentário: A cultura orientada por dados é conhecida por Data-driven
culture dentro das empresas de tecnologia.
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0,5 em 0,5 pontos
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