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A definição de uma arquitetura que atenda às necessidades é algo central em projetos de Big Data e pode ajudar diretamente gestores de negócio em suas tomadas de decisão.

Dessa forma, em termos de projetos: que requisitos e componentes principais uma arquitetura tradicional deve ter?
Alto investimento em infraestrutura para suportar as demandas de Big Data. Implementação de um sólido mecanismo de coleta e armazenamento de dados no Hadoop para processar grandes volumes de dados em tempo real e uma camada de visualização que será útil para gestores de negócio extrair insights.
Forte mecanismo de integração de dados para entregar ao gestor de negócios informações de forma transparente e única. É necessário alto investimento em infraestrutura para suportar as demandas de Big Data.
Implementação de um sólido mecanismo de coleta e armazenamento de dados no Hadoop para processar grandes volumes de dados em tempo real e uma camada de visualização que será útil para gestores de negócio extrair insights. Forte mecanismo de integração de dados para entregar ao gestor de negócios informações de forma transparente e única.
A
Alto investimento em infraestrutura para suportar as demandas de Big Data. Implementação de um sólido mecanismo de coleta e armazenamento de dados no Hadoop para processar grandes volumes de dados em tempo real e uma camada de visualização que será útil para gestores de negócio extrair insights.
B
Forte mecanismo de integração de dados para entregar ao gestor de negócios informações de forma transparente e única. É necessário alto investimento em infraestrutura para suportar as demandas de Big Data.

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A arquitetura tradicional de projetos de Big Data deve ter os seguintes requisitos e componentes principais: - Alto investimento em infraestrutura para suportar as demandas de Big Data. - Implementação de um sólido mecanismo de coleta e armazenamento de dados no Hadoop para processar grandes volumes de dados em tempo real. - Uma camada de visualização que será útil para gestores de negócio extrair insights. - Forte mecanismo de integração de dados para entregar ao gestor de negócios informações de forma transparente e única. Portanto, a alternativa correta seria a letra A.

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Qual seria a solução mais viável para auxiliar esse gestor? A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:

A
Monitoramento das atividades dos clientes nas redes sociais através da coleta de dados via Spark Streaming, armazenar todos os dados (externos e internos) no HDFS para manter uma base histórica e realizar análises preditivas atribuindo scores para mensurar a aderência do cliente à organização.
B
Coleta dos dados estruturados utilizando o HiveQL e armazenamento em batch (lote) utilizando o HDFS do Hadoop e análise tradicional em cluster para agrupar clientes com mais fidelidade em um mesmo grupo, enquanto que outros formam um segundo grupo.
C
Aplicação de processos tradicionais de ETL e armazenamento de dados no Data Lake ou Data Warehouse. Posteriormente esses dados podem ser processados via Hadoop MapReduce. Além disso, modelos de Machine Learning podem ser aplicados para prever se um cliente sairá ou não da empresa.
D
Construção de uma arquitetura de BI híbrida (lote e dados em tempo real). A coleta de dados poderia ficar a cargo do Sqoop e o armazenamento de dados a cargo do Spark. Os dados podem ser analisados por algoritmos de mineração de dados para mapear as atividades dos clientes.

Em se tratando dos tipos de análises existentes, qual a opção que descreve a análise prescritiva? A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:

A
Etapa mais avançada da análise de dados que fornece apoio à tomada de decisão de forma automatizada com mínima intervenção humana. Isso é possível graças às experiências desenvolvidas que são aperfeiçoadas ao longo do tempo.
B
É um processo voltado para responder perguntas do passado para inferir situações que venham a ocorrer. Por isso, a participação humana é importante para fornecer suporte e aprimorar as decisões obtidas pelos algoritmos implementados.
C
É um tipo de análise voltado para responder apenas perguntas de situações que ainda não ocorreram, mas que provavelmente venham a ocorrer. Isso é obtido através da criação de modelos de aprendizagem de máquina avançados.
D
Análise prescritiva refere-se ao tipo de análise que é responsável por tomar as decisões com independência. Procura responder perguntas como: “Por que esse evento aconteceu?” e obtém respostas através de algoritmos de classificação.

Relacione a classe de algoritmos com os métodos, associando os itens, conforme o código abaixo:
I – Algoritmos DIANA, ROCK.
II – Algoritmos DBSCAN, OPTICS.
III – Algoritmos Expectation-Maximization (EM), Self-Organization Map (SOM)
IV – Algoritmos K-Means, CLARANS.
V – Algoritmos STING, WAVECLUSTER.
( ) Métodos hierárquicos.
( ) Métodos baseados em grid.
( ) Métodos de densidade.
( ) Métodos de particionamento.
( ) Métodos de grade.

( ) Métodos baseados em modelos.
( ) Métodos baseados em densidade.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

A I – V – IV – III – II.
B III – IV – II – I – V.
C I – IV – V – II – III.
D II – V – III – IV – I.

No que se refere à clusterização é CORRETO afirmar que:

A Composto por várias medidas de distância, entre estas a distância Euclidiana que, devido à sua popularidade, pode se aplicar a praticamente todas as classes de problemas.
B É útil para classificar um grupo de objetos com classes já definidas, por exemplo, prever a média de vendas de casas em uma determinada região.
C É empregada em situações onde não há conhecimento prévio de uma classe. A classificação é feita mediante agrupamento através de alguma medida de distância.
D Dados que fazem parte do mesmo grupo apresentam um grau de similaridade ou dissimilaridade elevado.

4 A análise de cluster pode ser utilizada em inúmeras aplicações do cotidiano. Além disso, as técnicas e algoritmos que podem ser empregados precisam ser bem escolhidos para aumentar as chances de sucesso. Diante disso, no que é necessário refletir antes de implementar uma aplicação para análise de cluster?

A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:

A Verificar e validar requisitos da aplicação, assim como selecionar uma ferramenta de Big Data adequada para garantir o rápido armazenamento e processamento dos dados.
B Checar a quantidade de parâmetros que serão úteis para a aplicação, decidir que tipo de banco de dados (relacional ou não relacional) será utilizado e estruturar uma arquitetura capaz de suportar o tráfego de dados.
C Garantir uma arquitetura robusta para suportar o volume e variedade dos dados, bem como optar por uma ferramenta que possa fornecer suporte à análise paralela em cluster.
D Verificar a quantidade de dados que será processada, bem como a variedade, mensurar os parâmetros que serão necessários para as próximas etapas, assim como avaliar a dimensionalidade.

As técnicas de Multi Machine Clustering surgiram para otimizar e melhorar a escalabilidade e o desempenho das análises em cluster para atender às demandas do Big Data. Em relação às técnicas de Multi Machine Clustering, o que é possível afirmar?

A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:

A São mais velozes que as abordagens tradicionais de agrupamento, no entanto, a alta complexidade de implementação inviabiliza projetos de análises mais amplos.
B É constituída pelas técnicas de clusterização paralela e baseada em MapReduce que tornam o processo de paralelização menos complexo para o desenvolvedor.
C Apresentam como grande característica o alto poder de processamento com implementação de baixa complexidade e algoritmos como PAM, DBSCAN e PIRBICH.

6 ache Sqoop permite mover grandes volumes de dados das fontes para o HDFS.

( ) O Apache Mahout é um componente responsável por trabalhar diretamente com os dados da fonte: extraindo e coletando dados tanto para processamento em lote como em tempo real.

A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:

A F – V – F – V.
B V – V – F – F.
C F – F – V – V.
D V – V – V – F.

Com base nisso, associe os itens I,II e III com as descrições correspondentes abaixo:
I – Dados estruturados.
II – Dados semiestruturados.
III – Dados não estruturados.
São dados que apresentam uma estrutura flexível e autodescritiva.
São dados que apresentam uma estrutura bem definida com tamanho fixo.
São dados que não apresentam uma estrutura e são descritos em linguagem natural.
A I – III – II.
B II – I – III.
C II – III – I.
D I – II – III.

O Apache Spark oferece não somente a capacidade de processamento, como também a possibilidade de realizar análises mais avançadas através de um conjunto de bibliotecas. Considerando isso, associe os itens, conforme o código abaixo:
I – Spark SQL.
II – Spark Streaming.
III – Spark MLlib.
IV – Spark GraphX.
Contém um conjunto de algoritmos otimizados de Machine Learning projetados para trabalharem em paralelo.
Projetadas para processar estruturas em rede de forma otimizada e com elevada eficiência.
É possível realizar consultas e processar dados estruturados em ambiente Big Data de forma ágil.
Útil para manipular e processar dados de tempo real, analisando microbacths de dados de tempos em tempos.
A IV – III – I – II.
B II – III – IV – I.
C III – II – I – IV.
D III – IV – I – II.

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( ) Métodos baseados em modelos.( ) Métodos baseados em densidade.Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:A I – V – IV – III – II.B III – IV – II – I – V.C I – IV – V – II – III.D II – V – III – IV – I.

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( ) Métodos baseados em modelos.
( ) Métodos baseados em densidade.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

A I – V – IV – III – II.
B III – IV – II – I – V.
C I – IV – V – II – III.
D II – V – III – IV – I.