Uma vez que Big Data engloba um grande volume e variedade de dados, o atributo veracidade tem sido inserido nas premissas do conceito para avaliar a confiabilidade e a consistência dos dados da solução. c ) Certo e ) Errado
c) Certo
e) Errado
c) Certo
e) Errado
Respostas
Ed 
há 2 anos
A afirmação está correta, portanto a alternativa correta é a letra c) Certo. O atributo veracidade é um dos quatro atributos do Big Data, juntamente com volume, variedade e velocidade, e se refere à confiabilidade e consistência dos dados utilizados na solução.
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Assinale a opção que indica o tipo de algoritmo que não se enquadra nessa descrição.
a) K-Means.
b) Gaussian Mixture Models (GMM).
c) DBSCAN.
d) K-Medoids.
e) Regressão Linear.
Assinale o algoritmo que é implementado nos passos acima.
1. recebe os dados de treinamento como entrada, que incluem atributos e categorias;
2. calcula a probabilidade de cada categoria ocorrer com base na quantidade de exemplos de cada categoria no conjunto de dados;
3. calcula a probabilidade condicional para cada atributo, ou seja, a probabilidade de um atributo dada uma categoria;
4. para uma nova entrada, calcula a probabilidade de cada categoria dada a entrada;
5. seleciona a categoria com a maior probabilidade condicional como a previsão para a nova entrada;
6. repete os passos 4 e 5 para todas as entradas desconhecidas.
a) Regressão Logística.
b) Naive Bayes.
c) K-Means.
d) Random Forest.
e) Regressão Linear.
Com relação a noções de big data, julgue os itens que se seguem.
I Como qualquer tecnologia, soluções de big data também apresentam algumas restrições. Por exemplo, elas não podem ser utilizadas na área da saúde para determinar a causa de uma doença, porque esse é um procedimento complexo que somente pode ser executado por pessoas devidamente capacitadas — nesse caso, os médicos.
II Big data é qualquer tipo de fonte de dados que possui, no mínimo, as seguintes três características: volume de dados extremamente grande; velocidade de dados extremamente alta; e variedade de dados extremamente ampla.
III Para que as organizações obtenham os conhecimentos corretos, a tecnologia big data não permite que elas executem as operações de armazenar e administrar as grandes quantidades de dados de si próprias.
IV Big data é uma combinação de tecnologias de gestão de dados que evoluíram ao longo dos anos, razão por que não é considerado um mercado único.
a) I e III.
b) I e IV.
c) II e IV.
d) II e V.
e) III e V.
No que diz respeito a big data e à Lei n. º 12.527/2011 e suas alterações (Lei de Acesso à Informação), julgue os itens seguintes. 6. [Q2335259] Big data necessitam de algoritmos de computação mais robustos em comparação aos algoritmos tradicionais de banco de dados, que não são capazes de lidar com os volumes de dados representados em big data.
Big data necessitam de algoritmos de computação mais robustos em comparação aos algoritmos tradicionais de banco de dados.
c) Certo
e) Errado
Julgue os próximos itens, relativos a otimização de consultas, ETL, modelo entidade-relacionamento e bancos de dados NoSQL. 7. [Q2632261] Em um data warehousing (DW), a ETL é considerada uma das fases mais simples, pois se resume à seleção dos dados que farão parte do DW.
Em um data warehousing (DW), a ETL é considerada uma das fases mais simples, pois se resume à seleção dos dados que farão parte do DW.
c) Certo
e) Errado
A respeito de inteligência do negócio, julgue os itens a seguir. 8. [Q2335174] Ferramentas de OLAP disponibilizam operações de drill-down e drill-across: a primeira permite visualizar um maior nível de detalhe; a segunda, mover-se lateralmente de um conjunto de dados para outro, mantendo-se no mesmo nível de detalhe.
Ferramentas de OLAP disponibilizam operações de drill-down e drill-across: a primeira permite visualizar um maior nível de detalhe; a segunda, mover-se lateralmente de um conjunto de dados para outro, mantendo-se no mesmo nível de detalhe.
c) Certo
e) Errado
Com referência aos conceitos e técnicas de mineração de dados, julgue os itens seguintes. 9. [Q2379764] No aprendizado não supervisionado dos dados, usa-se uma amostra para treinamento, e os registros são colocados em agrupamentos semelhantes entre si quanto aos seus padrões.
No aprendizado não supervisionado dos dados, usa-se uma amostra para treinamento, e os registros são colocados em agrupamentos semelhantes entre si quanto aos seus padrões.
c) Certo
e) Errado
Julgue os itens seguintes, referentes a arquiteturas e aplicações data warehouse, ETL e OLAP. 10. [Q2379783] Em um data warehouse que use uma arquitetura de três camadas, a mineração de dados interage diretamente com as fontes de dados.
Em um data warehouse que use uma arquitetura de três camadas, a mineração de dados interage diretamente com as fontes de dados.
c) Certo
e) Errado
Julgue os itens seguintes, referentes a arquiteturas e aplicações data warehouse, ETL e OLAP. 11. [Q2379784] Uma interface OLAP pode ser utilizada tanto com dados armazenados em bases de dados relacionais quanto com bases de dados multidimensionais.
Uma interface OLAP pode ser utilizada tanto com dados armazenados em bases de dados relacionais quanto com bases de dados multidimensionais.
c) Certo
e) Errado
No processo de ETL, na fase de transformação os dados são padronizados, sendo transformados em um formato unificado, independentemente do seu formato de origem. c ) Certo e ) Errado
c) Certo
e) Errado
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