A ciência de dados depende de estatísticas para capturar e transformar padrões de dados em evidências utilizáveis por meio de técnicas complexas de...

A ciência de dados depende de estatísticas para capturar e transformar padrões de dados em evidências utilizáveis por meio de técnicas complexas de aprendizado de máquina. Python, R e SQL são as linguagens de programação mais comuns. Para executar com sucesso um projeto de ciência de dados, é importante ter algum nível de conhecimento de programação. Acerca dos principais conceitos e aplicações relacionados à ciência de dados, julgue se são (V) verdadeiras ou (F) falsas as afirmativas a seguir. (_) A análise preditiva é o processo de usar dados históricos junto com várias técnicas, como mineração de dados, modelagem estatística e aprendizado de máquina, para prever resultados futuros. Utilizando tendências nesses dados, as empresas usam análises preditivas para identificar riscos e oportunidades. (_) Data warehouse e data lake surgiram como soluções essenciais para lidar com big data, superando em muito o poder dos bancos de dados tradicionais. O big data é enorme, superando em muito as capacidades dos métodos normais de armazenamento e processamento de dados. (_) Data analytics é o processo de análise de dados para extrair dados significativos de um determinado conjunto de dados. Essas técnicas e métodos analíticos são executados em big data, pois possuem algoritmos específicos para que sua aplicabilidade seja realizada nesse tipo de dados. (_) O data analytics realiza a mineração de dados, ajudando a configurar/manter uma infraestrutura necessária. É nesse contexto que são realizados o pré-processamento de dados e o desenvolvimento de API, bem como a implementação e o monitoramento do pipeline de dados para uso on-line ou off-line. Agora, assinale a alternativa correta: a. V - V - V - F b. V - V - F - V c. V - F - V - F d. F - F - F - V e. F - V - V - F