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Bases de Dados

Colégio Objetivo
É o método científico por trás da análise de dados, são as metodologias, as formas de avaliar este grande volume de dados, aplicando conhecimentos de Estatística, Matemática e Computação, e obtendo insights dos dados para responder perguntas empresariais ou científicas. Assinale abaixo a alternativa que representa este método:


a) Data Science ou Ciência de Dados.
b) Big Data.
c) Estatística Descritiva.
d) Machine Learning.
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AVALIAÇÃO - INTRODUÇÃO-AO-MUNDO-BIG-DATA-E-CIÊNCIA-DE-DADOS
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A alternativa correta que representa o método científico por trás da análise de dados, aplicando conhecimentos de Estatística, Matemática e Computação, e obtendo insights dos dados para responder perguntas empresariais ou científicas é: a) Data Science ou Ciência de Dados.

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Para uma aplicação ser considerada de Big Data, é preciso que esteja de acordo com algumas características chamadas de V’s do Big Data. Entre elas, as mais famosas, são:


a) Volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.
b) Volume, velocidade, veracidade e valor.
c) Volume, variedade, veracidade e valor.
d) Velocidade, variedade, veracidade e valor.

Medir dados é sempre um processo assustador, pois vamos perceber que o volume aumenta exponencialmente. Em relação as unidades de medidas de dados e valores do Big Data, qual unidade representa 1024 MegaBytes?


a) 1 GigaByte.
b) 1 TeraByte.
c) 1 PetaByte.
d) 1 ExaByte.

Tipos de dados web, abrange não somente o volume e a velocidade, mas também a variedade de dados disponíveis o torna sua captura, armazenamento e análise um desafio. Qual a principal forma de captura de dados de mídias sociais online?


a) Web scraping.
b) API (Application Programming Interface).
c) Data mining.
d) Machine learning.

Em relação aos V’s do Big Date, a que tem a ver com a procedência e a confiabilidade da informação extraída e tratada é:


a) Volume.
b) Velocidade.
c) Variedade.
d) Veracidade.

São dados adquiridos através de várias operações pelas empresas e não utilizados para fins de análise. Pode-se decidir manter estes dados para uso futuro, com custos adicionais de armazenamento ou descartá-los por considerá-los sem utilidade. Como são conhecidos estes dados:


a) Dados estruturados.
b) Dados semiestruturados.
c) Dados não estruturados.
d) Dark Data ou Dados Escuros.

Os dados gerados para Big Data provêm de três fontes. Quais são elas?


a) Pessoas, máquinas e empresas.
b) Pessoas, máquinas e redes sociais.
c) Pessoas, empresas e bancos de dados.
d) Máquinas, redes sociais e bancos de dados.

Podemos definir dados internos como sendo aqueles dos quais a empresa é dona e possui controle, dentre as alternativas abaixo assinale a que não se enquadra:


a) Dados de vendas dos concorrentes.
b) Dados de produção da empresa.
c) Dados de clientes da empresa.
d) Dados de funcionários da empresa.

Muitas empresas já possuem quantidades significativas de dados e não as utilizam para obtenção de valor. Isso pode ocorrer por diversos aspectos em relação à manipulação dos dados, dentre as alternativas abaixo assinale a que não se enquadra:


a) Os dados já se encontram organizados.
b) Falta de conhecimento sobre técnicas de análise de dados.
c) Falta de infraestrutura para armazenamento e processamento de dados.
d) Falta de profissionais qualificados para análise de dados.

Os dados na era do Big Data, originam-se de diversos locais, com diferentes tipos e formatos, o que torna complexa a sua manipulação. Normalmente os dados são organizados de algumas formas, dentre as alternativas abaixo assinalar a que melhor representa está classificação dos dados:


a) Estruturados, semiestruturados, não estruturados, dados em movimento e repouso.
b) Estruturados, semiestruturados, não estruturados, dados em movimento e dados em repouso.
c) Estruturados, semiestruturados, não estruturados, dados em movimento e dados em processamento.
d) Estruturados, semiestruturados, não estruturados, dados em movimento e dados em análise.

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