Grátis: I. Como a força do IoT é mais recente que a do Big Data, ela não possui elementos que colaboram com o Big Data, pois usa várias tecnologias diferen... – Questões Respondidas

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I. Como a força do IoT é mais recente que a do Big Data, ela não possui elementos que colaboram com o Big Data, pois usa várias tecnologias diferentes, tais como: internet, sistemas microeletrônicos e mecânicos, programação embarcada e comunicação wireless, GPS, etc.
PORQUE
II. Os dispositivos IOT transmitem dados das pessoas, casas, organizações e de todas as coisas; conclusão, mais dados em circulação significam mais oportunidade de análise e insights.

I. Como a força do IoT é mais recente que a do Big Data, ela não possui elementos que colaboram com o Big Data, pois usa várias tecnologias diferentes, tais como: internet, sistemas microeletrônicos e mecânicos, programação embarcada e comunicação wireless, GPS, etc.
II. Os dispositivos IOT transmitem dados das pessoas, casas, organizações e de todas as coisas; conclusão, mais dados em circulação significam mais oportunidade de análise e insights.
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira.
A primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.
A primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda complementa a primeira.
As duas afirmações são falsas.

Progresso com Exercícios

há 2 anos

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Prova - Interações entre big data e cloud computing

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Respostas

Ed

há 2 anos

A resposta correta é: "A primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira."

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ESTÁCIO

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A arquitetura Hadoop é composta de cinco processos integrados responsáveis pelo trabalho, eles são agrupados da seguinte forma:

Modelo de programação MapReduce é composto pelos processos:
• NameNode;
• DataNode;
• Secondary NameNode.
•
O outro conjunto de processos pertence ao HDFS:
• JobTracker;
• TaskTracker.
•
Sobre as funções desses processos, podemos afirmar:
I. NameNode tem a responsabilidade de processar a execução do MapReduce e gerir os arquivos do HDFS.
II. DataNode é efetivamente o responsável por guardar os blocos de dados no HDFS.
III. O JobTracker tem a função de gerenciar a execução das tarefas do MapReduce, cria as tarefas nós dos clusters, troca informação sobre localização dos blocos com o NameNode, localiza nós e envia o trabalho para os nós do TaskTracker.
IV. O nó de um cluster que operacionaliza as tarefas do JobTracker, executando o mapeamento, a redução e o embaralhamento, é conhecido como TaskTracker.
Assinale a alternativa que corresponde às afirmacoes corretas:

 I, II, III e IV.
 II, III e IV.
 I, II e IV.
 I, III e IV.
 I, II e III.

Sobre a análise dos dados e a inteligência dos algoritmos, considere as seguintes afirmações e marque V para verdadeiro e F para falso:
( ) Os celulares dispõem de aplicativos avançados e inovadores capazes de coletar conteúdo personalizado, que retrata um contexto real.
( ) A análise de dados na web tem um componente constituído pelas plataformas e serviços de computação em nuvem (icloud), neles estão incluídos software de sistema, hardware da web, aplicativos e serviços.
( ) A análise de sentimentos é um tipo de análise textual; ela identifica a opinião por meio da identificação de afetos, raiva, carinho e outros estados emocionais.
( ) O aprendizado de máquina envolve somente a lógica do algoritmo, geralmente baseado em modelos matemáticos utilizados em aplicativos de dados, texto, rede social e web.
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta:

 V – V – F – F.
 V – F – F – V.
 V – V – F – V.
 F – F – V – V.
 V – V – V – F.

I. A Google é uma das maiores empresas com atuação na internet em todo o mundo e possui uma gama enorme de soluções, o Google Cloud é uma delas, composto de vários serviços, sendo o GCP (Google Cloud Platform) e o G Suite os principais.
PORQUE
II. O GCP é um conjunto de programas com processamento em nuvem que oferece várias plataformas computacionais, dentre elas, servidores, discos rígidos para armazenamento, máquinas virtuais, banco de dados, ambiente de desenvolvimento, etc.
Assinale a alternativa acerca das asserções supracitadas, bem como a relação entre elas:

 As duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira.
 A primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.
 As duas afirmações são verdadeiras e a segunda complementa a primeira.
 As duas afirmações são falsas.
 A primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.

Sobre a relação do Big Data e os negócios, considere as afirmações:
I. A análise dos dados para obter informações que subsidiem a tomada de decisão organizacional possui características um pouco diferentes de captação, processamento e apresentação.
II. A relação entre Big Data e negócios está direcionada para áreas emergentes da atualidade, tais como: redes e mídias sociais, armazenamento em massa (data warehouse), mineração de dados (data mining), machine learning, qualidade dos dados.
III. As organizações começaram recentemente a se preocupar com o uso dos dados, pois somente agora temos computadores e sistemas para coletar e analisar.
IV. A tendência nessa relação está direcionada para disponibilidade cada vez mais de recursos para realizar o processo dos dados com menor custo e mais ferramentas gratuitas.
São verdadeiras:

 II, III e IV.
 I, III e IV.
 I, II, III e IV.
 I, II e III.
 I, II e IV.

learning, considere as seguintes afirmacoes e marque V para verdadeiro e F para falso:

( ) Algoritmos bayesianos codificam crenças anteriores sobre como os modelos devem se parecer. São utilizados quando a quantidade de dados não é significativa para treinar o aprendizado de máquina e formar um modelo confiável.
( ) Algoritmos baseados em instância para treinar dados montam categoria de novos dados com base na semelhança dos dados de treinamento. Esse conjunto de algoritmo é conhecido como aprendiz preguiçoso, pois não há etapa de treinamento.
( ) Clustering é uma técnica simples aplicada a algoritmos que busca entender, classificar e agrupar um objeto com parâmetros semelhantes. No clustering, os elementos agrupados em um cluster são muito mais semelhantes entre si do que os elementos de outro cluster.
( ) Aprendizado profundo leva este nome pois utiliza estrutura de ramificação chamada nó, que é semelhante aos galhos ou raiz de uma árvore para representar uma decisão.
V – V – F – V.
V – F – F – V.
V – V – F – F.
V – V – V – F.
F – F – V – V.

O crescimento rápido de novas tecnologias e a multiplicação dos serviços de computação em nuvem e Big Data fazem com que os executivos tenham receio de inovarem na implantação dessas soluções, pois elas não trazem benefícios aos negócios.
PORQUE
Os executivos são pressionados para adotar computação em nuvem e Big Data, pois além de uma questão estratégica de aproximação dos clientes e criação de modelos de negócios associado ao Big Data, há o custo alto de manter estruturas computacionais legadas atuais que a computação em nuvem pode reduzir.

O crescimento rápido de novas tecnologias e a multiplicação dos serviços de computação em nuvem e Big Data fazem com que os executivos tenham receio de inovarem na implantação dessas soluções, pois elas não trazem benefícios aos negócios.
Os executivos são pressionados para adotar computação em nuvem e Big Data, pois além de uma questão estratégica de aproximação dos clientes e criação de modelos de negócios associado ao Big Data, há o custo alto de manter estruturas computacionais legadas atuais que a computação em nuvem pode reduzir.
A primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira.
A primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda complementa a primeira.
As duas afirmações são falsas.

I. O algoritmo de rede neural tem a estrutura preparada para tentar imitar o cérebro humano, para isso, faz uso de camadas compostas de unidades interconectadas, aborda problemas com base nos dados na tentativa de aprender e inferir nos relacionamentos desses dados.
PORQUE
II. O algoritmo de aprendizado profundo leva esse nome, pois utiliza inúmeras camadas de rede neural para ter precisão.

I. O algoritmo de rede neural tem a estrutura preparada para tentar imitar o cérebro humano, para isso, faz uso de camadas compostas de unidades interconectadas, aborda problemas com base nos dados na tentativa de aprender e inferir nos relacionamentos desses dados.
II. O algoritmo de aprendizado profundo leva esse nome, pois utiliza inúmeras camadas de rede neural para ter precisão.
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda complementa a primeira.
A primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira.
A primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.
As duas afirmações são falsas.