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Tecnologia da Informação

Colégio Objetivo
Uma vez que a tecnologia de cloud computing se propõe a oferecer serviços para atender às demandas de computação de entidades externas, podemos classificar os serviços oferecidos em categorias. Avalie as seguintes afirmações sobre as diferentes categorias de serviço de Cloud Computing:

I – Infraestrutura como um serviço (IaaS) é o modelo de Cloud Computing que oferece o acesso a equipamentos e recursos computacionais tais como armazenamento, servidores, dispositivos de rede e outros tipos de hardware.
II – O IaaS é muito utilizado para oferecer os serviços de recuperação de desastres, serviços de computação, serviços de armazenamento, serviços de data center, infraestrutura de desktop virtual, além de serviços de testes de aplicação, versionamento, integração e hospedagem.
III – Todos os fornecedores de serviços de cloud computing o fazem sobre uma nuvem de IaaS
IV – O modelo de Cloud Computing Plataforma como um serviço (PaaS) é capaz de reduzir os requisitos para o desenvolvimento de novos sistemas, além de permitir uma redução de custos e riscos, uma vez que oferece plataformas de desenvolvimento e uso de aplicações.
V – O modelo de Software como um serviço (SaaS) oferece soluções de software customizadas. Dessa forma é capaz de atender a necessidades específicas.
A) Todas, exceto III
B) I, II e IV
C) I, III e IV
D) Todas
E) II, IV e V
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há 2 anos

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Gerenciamento e Recomendações em Big Data
6 pág.

Gerenciamento e Recomendações em Big Data

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há 8 meses

Vamos analisar cada uma das afirmações: I – Infraestrutura como um serviço (IaaS) é o modelo de Cloud Computing que oferece o acesso a equipamentos e recursos computacionais tais como armazenamento, servidores, dispositivos de rede e outros tipos de hardware. Verdadeiro, essa definição está correta. II – O IaaS é muito utilizado para oferecer os serviços de recuperação de desastres, serviços de computação, serviços de armazenamento, serviços de data center, infraestrutura de desktop virtual, além de serviços de testes de aplicação, versionamento, integração e hospedagem. Verdadeiro, essa afirmação também está correta, pois o IaaS é amplamente utilizado para esses serviços. III – Todos os fornecedores de serviços de cloud computing o fazem sobre uma nuvem de IaaS. Falso, nem todos os serviços de cloud computing são baseados em IaaS. Existem modelos como PaaS e SaaS que não dependem exclusivamente de IaaS. IV – O modelo de Cloud Computing Plataforma como um serviço (PaaS) é capaz de reduzir os requisitos para o desenvolvimento de novos sistemas, além de permitir uma redução de custos e riscos, uma vez que oferece plataformas de desenvolvimento e uso de aplicações. Verdadeiro, essa afirmação está correta. V – O modelo de Software como um serviço (SaaS) oferece soluções de software customizadas. Dessa forma é capaz de atender a necessidades específicas. Falso, embora o SaaS ofereça soluções de software, geralmente são soluções padronizadas e não necessariamente customizadas para cada cliente. Agora, vamos compilar as informações: - I: Verdadeiro - II: Verdadeiro - III: Falso - IV: Verdadeiro - V: Falso Com base nisso, as afirmações verdadeiras são I, II e IV. Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: B) I, II e IV.

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há 2 anos

A resposta correta é a alternativa D) Todas. Todas as afirmações são verdadeiras: I - Infraestrutura como um serviço (IaaS) oferece acesso a equipamentos e recursos computacionais. II - O IaaS é utilizado para oferecer serviços como recuperação de desastres, serviços de computação, armazenamento, data center, entre outros. III - Todos os fornecedores de serviços de cloud computing o fazem sobre uma nuvem de IaaS. IV - O modelo de Plataforma como um serviço (PaaS) reduz requisitos para o desenvolvimento de novos sistemas e oferece plataformas de desenvolvimento e uso de aplicações. V - O modelo de Software como um serviço (SaaS) oferece soluções de software customizadas.

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Avalie as seguintes afirmacoes a respeito dos diferentes tipos de recomendadores:

I – Uma lista de favoritos é considerada uma curadoria ou editorial. Uma de suas características é que não
considera nenhuma característica do usuário para ser criada.
II – Listas de popularidade ou de mais recentes são agrupamentos que podem utilizar alguma característica
do produto (lançamento, preço) ou dos usuários (soma das interações, vendas, views).
III – Recomendadores individualizados são aqueles que consideram características dos produtos e dos
usuários para gerar uma experiência individualizada.
IV – Recomendadores individualizados utilizam uma função utilidade para relacionar um usuário e um
produto a uma avaliação.
V – A função utilidade só pode ser preenchida com as avaliações que os usuários fazem a respeito de um
produto.
Dentre essas afirmações estão CORRETAS:

I – Uma lista de favoritos é considerada uma curadoria ou editorial. Uma de suas características é que não considera nenhuma característica do usuário para ser criada.
II – Listas de popularidade ou de mais recentes são agrupamentos que podem utilizar alguma característica do produto (lançamento, preço) ou dos usuários (soma das interações, vendas, views).
III – Recomendadores individualizados são aqueles que consideram características dos produtos e dos usuários para gerar uma experiência individualizada.
IV – Recomendadores individualizados utilizam uma função utilidade para relacionar um usuário e um produto a uma avaliação.
V – A função utilidade só pode ser preenchida com as avaliações que os usuários fazem a respeito de um produto.
A) I, II e IV
B) Todas
C) II, III e V
D) I, IV e V
E) Todas, exceto V

RDDs suportam basicamente dois tipos de operações: transformações e ações.

Avalie as seguintes afirmações a respeito das operações suportadas pelo Spark:

I – map é uma ação que passa cada elemento de um conjunto de dados por uma função e retorna um novo RDD representando os resultados.
II – reduce é uma ação que agrega todos os elementos de um RDD utilizando alguma função e retorna o resultado final ao DriverProgram.
III – Todas as transformações em Spark são preguiçosas, ou seja, são computadas apenas quando uma ação requisita um resultado para ser retornado para o Driver Program.
IV – É possível garantir a ordenação entre as execuções de cada tarefa utilizando a ação sort.
V – O método persist é utilizado para tornar-se um RDD persistente, esse método é importante para otimizar acessos futuros.
Dentre essas afirmações estão INCORRETAS:

I – map é uma ação que passa cada elemento de um conjunto de dados por uma função e retorna um novo RDD representando os resultados.
II – reduce é uma ação que agrega todos os elementos de um RDD utilizando alguma função e retorna o resultado final ao DriverProgram.
III – Todas as transformações em Spark são preguiçosas, ou seja, são computadas apenas quando uma ação requisita um resultado para ser retornado para o Driver Program.
IV – É possível garantir a ordenação entre as execuções de cada tarefa utilizando a ação sort.
V – O método persist é utilizado para tornar-se um RDD persistente, esse método é importante para otimizar acessos futuros.
A) II e IV
B) Nenhuma
C) Todas, exceto II
D) I, III e V
E) I e IV

Recomendações se baseiam nas previsões de preenchimento das avaliações desconhecidas. Existem duas principais abordagens para isso: recomendações baseadas em conteúdo (content-based recommendations) e filtragem colaborativa (collaborative filtering).

Avalie as seguintes avaliações sobre as duas principais abordagens de recomendações:

I – O sistema de recomendações baseadas em conteúdo possuem como estratégia a recomendação de itens mais parecidos aos que o usuário avaliou.
II – Antes de recomendar um novo item, o sistema de recomendações baseadas em conteúdo precisa que algum usuário avalie o novo item.
III – O cálculo de similaridade entre os usuários é utilizado por sistemas de filtragem colaborativa para medir a chance de um par de usuários avaliar determinado item de forma parecida.
IV – Métodos de filtragem colaborativa pode ser aplicado apenas para medir a semelhança entre usuários.
V – É possível utilizar métodos de diferentes abordagens de recomendação de uma forma híbrida para tentar melhorar a qualidade das predições.
Dentre essas afirmações estão INCORRETAS:

I – O sistema de recomendações baseadas em conteúdo possuem como estratégia a recomendação de itens mais parecidos aos que o usuário avaliou.
II – Antes de recomendar um novo item, o sistema de recomendações baseadas em conteúdo precisa que algum usuário avalie o novo item.
III – O cálculo de similaridade entre os usuários é utilizado por sistemas de filtragem colaborativa para medir a chance de um par de usuários avaliar determinado item de forma parecida.
IV – Métodos de filtragem colaborativa pode ser aplicado apenas para medir a semelhança entre usuários.
V – É possível utilizar métodos de diferentes abordagens de recomendação de uma forma híbrida para tentar melhorar a qualidade das predições.
A) Todas, exceto V
B) I e III
C) Nenhuma
D) II e IV
E) II e V

Sobre as diferentes categorias de aprendizado de máquina avalie as seguintes afirmações:

I – Os algoritmos de classificação e de regressão fazem parte da categoria de algoritmos de aprendizado supervisionado.
II – Os algoritmos de aprendizado supervisionado buscam identificar estruturas inerentes ao conjunto de dados.
III – O que diferencia os algoritmos de aprendizado por reforço dos algoritmos de aprendizado não-supervisionado é que no aprendizado por reforço os dados nunca são explicitamente relacionados com os seus rótulos.
IV – O aprendizado não-supervisionado é utilizado para encontrar padrões em dados não rotulados.
V – É possível utilizar técnicas de aprendizado não-supervisionado para pré-processamento de dados.
Dentre essas afirmações estão CORRETAS:

I – Os algoritmos de classificação e de regressão fazem parte da categoria de algoritmos de aprendizado supervisionado.
II – Os algoritmos de aprendizado supervisionado buscam identificar estruturas inerentes ao conjunto de dados.
III – O que diferencia os algoritmos de aprendizado por reforço dos algoritmos de aprendizado não-supervisionado é que no aprendizado por reforço os dados nunca são explicitamente relacionados com os seus rótulos.
IV – O aprendizado não-supervisionado é utilizado para encontrar padrões em dados não rotulados.
V – É possível utilizar técnicas de aprendizado não-supervisionado para pré-processamento de dados.
A) I, II e IV
B) Todas
C) II, III e V
D) I, IV e V
E) Todas, exceto V

Os algoritmos de aprendizado por reforço se baseiam nos conceitos de reforço e punição para maximizar parâmetros através da tomada de ações. V – Os algoritmos de clustering fazem parte da categoria de aprendizagem não-supervisionados. Dentre essas afirmacoes estão CORRETAS:

I- Verdadeira
II- Falsa
III- Falsa
IV- Verdadeira
V- Verdadeira
A) I, II, e III
B) Todas
C) I, III e IV
D) I, IV e V
E) Todas, exceto III

Avalie as seguintes afirmações a respeito do desenvolvimento e design de soluções Big Data:

I – O desenvolvimento de aplicações Big Data possui grandes desafios em como combinar todas as suas tecnologias e ideias para desenvolver novos produtos. Porém a integração com tecnologias tradicionais é uma questão trivial atualmente.
II – Em muitos casos as soluções de Big Data têm como objetivo otimizar processos de negócios, adquirir vantagens competitivas ou otimizar operações. Dessa forma podem representar muitas vantagens para uma empresa.
III – O entendimento das necessidades que nossa aplicação busca atender é uma das maneiras mais importantes de se obter as informações necessárias para guiar o desenvolvimento
IV – A documentação de requisitos é capaz de evitar desperdícios e garantir que a implementação está
A) Verdadeira, Falsa, Verdadeira, Falsa
B) Falsa, Verdadeira, Verdadeira, Verdadeira
C) Verdadeira, Verdadeira, Verdadeira, Falsa
D) Verdadeira, Verdadeira, Falsa, Verdadeira
E) Falsa, Falsa, Verdadeira, Verdadeira

Dentre essas afirmações estão INCORRETAS:

I - Na etapa de obtenção de dados são adquiridos os dados que serão utilizados tanto para treinamento dos modelos quanto para avaliar a eficiência dos modelos.
II - Os problemas de dados faltantes, dados com ruído ou dados inconsistentes devem ser resolvidos na etapa de obtenção dos dados.
III - Os dados devem ser formatados da maneira mais adequada durante a etapa de preparação dos dados.
IV - A etapa de treinamento é quando utilizamos os dados de treino na expectativa de que o modelo aprenda a processar os dados da forma esperada.
V - Durante a etapa de avaliação o desempenho do modelo é avaliado e caso não seja considerado suficiente, o modelo passa por um novo ciclo de ajuste de parâmetros, treinamento e avaliação.
A I, IV e V
B Apenas II
C II e III
D Todas, exceto IV
E Nenhuma

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