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Levando em consideração a utilização de diagrama de Venn no que se refere a arquitetura da solução em Big Data, considere as afirmativas a seguir e...

Levando em consideração a utilização de diagrama de Venn no que se refere a arquitetura da solução em Big Data, considere as afirmativas a seguir e marque a alternativa mais adequada como resposta: I. Para interpretar e diferenciar tipos de dados é de suma importância conhecimento mínimo basilar em estatística e matemática. II. Os profissionais que lidam com ciência de dados, devem compreender a funcionalidade dos algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) e deter a habilidade de interpretar resultados de maneira estatística. III. É necessário compreender o sentido disciplinar ao escolher um procedimento de análise adequado para um processo de tomada de decisão específico. IV. Não se faz necessário o entendimento de programação para trabalhar com Big Data. As afirmativas I e II são falsas e a III e IV são verdadeiras. Todas as afirmativas estão verdadeiras. As afirmativas I e II são verdadeiras, a III e IV são justificativas das anteriores. As afirmativas I,II III são verdadeiras e a afirmativa IV é falsa.

Respostas

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A alternativa correta é: "As afirmativas I e II são verdadeiras, a III e IV são justificativas das anteriores." Explicação: O diagrama de Venn é uma ferramenta útil para entender a arquitetura de soluções em Big Data. As afirmativas I e II são verdadeiras, pois é importante ter conhecimento em estatística e matemática para interpretar e diferenciar tipos de dados, e os profissionais que lidam com ciência de dados devem compreender a funcionalidade dos algoritmos de aprendizado de máquina e interpretar resultados de maneira estatística. A afirmativa III é uma justificativa das anteriores, pois é necessário compreender o sentido disciplinar ao escolher um procedimento de análise adequado para um processo de tomada de decisão específico. A afirmativa IV é falsa, pois é necessário ter conhecimento em programação para trabalhar com Big Data.

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