Grátis: Sobre as aplicações de Big Data, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: Big Data pode ser aplicado em saúde. Big Data pode... – Questões Respondidas

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Sobre as aplicações de Big Data, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
Big Data pode ser aplicado em saúde.
Big Data pode ser aplicado na administração pública.
Onde houver dados não se pode aplicar Big Data.
Big data representa um pequeno conjunto de dados.
A F - F - V - V.
B V - F - V - F.
C F - V - V - V.
D V - V - F - F.

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A resposta correta é a alternativa C) F - V - V - V.

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Sobre esse princípio apresentado, assinale a alternativa CORRETA:
A ciência dos dados permite transformar o dado bruto em poderosos insights para as mais diversas áreas do conhecimento. Durante o processo da ciência de dados, existe um princípio que afirma que uma análise dos dados em seu ciclo de vida mantém a atenção em como o valor dos dados pode diminuir de acordo com o seu envelhecimento. Assim, o dado tem mais valor quanto mais recente for. A maioria das organizações não pode operar no máximo de seu desempenho tendo pontos cegos, isto é, falta de dados disponíveis, de 30 dias ou mais.
A Princípio de dados em contexto.
B Princípio do uso de dados 90/90.
C Princípio dos grandes dados.
D Princípio da redução do valor de dados.

Sobre o processo de KDD, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
A seleção é responsável por escolher onde os dados serão armazenados.
A transformação é responsável por transformar os dados para um único padrão.
O pré-processamento é responsável pela limpeza e preparação dos dados.
A seleção é responsável por aplicar os métodos de machine learning.
A V - V - F - V.
B F - F - F - F.
C F - V - V - F.
D V - F - F - V.

Sobre o Big Data, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
O Big Data trata de um pequeno volume de dados.
Mineração de dados não faz parte do cenário de Big Data.
O Big Data trata de um grande volume de dados.
KDD faz parte do cenário de Big Data.
A F - F - V - V.
B V - V - F - F.
C F - V - V - F.
D V - F - F - V.

Sobre o objetivo do KDD, assinale a alternativa CORRETA:
Uma tendência no processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, também conhecido como KDD (Knowledge Discovery in Databases), é o uso conjunto das tecnologias de mineração de dados (data mining) e data warehouse, de maneira que o processo de mineração seja beneficiado pelo pré-processamento que os dados passaram a popular o data warehouse.
A O objetivo do KDD é a extração de relações implícitas e desconhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento útil.
B O objetivo do KDD é a extração de relações implícitas e desconhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento inútil.
C O objetivo do KDD é a extração de relações não implícitas e conhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento inútil.
D O objetivo do KDD é a extração de relações não implícitas e conhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento útil.

( ) O princípio da redução do valor de dados trata do caso de quando uma análise dos dados em seu ciclo de vida mantém a atenção em como o valor dos dados pode diminuir de acordo com o seu envelhecimento.
( ) O princípio do uso de dados 90/90 trata de uma atuação em tempo real ou quase em tempo real sobre dados operacionais que podem trazer vantagens importantes. De acordo com esse princípio, a maioria dos dados armazenados raramente é acessada após 90 dias (exceto para fins de auditoria).
( ) O princípio das formas normais trata de sempre se aplicar formas normais nos dados em um cenário de dados, as formas normais são técnicas de modelagem de dados que permitem essa demanda em situações inviáveis de processamento.
( ) Para capturar, processar, formatar e distribuir dados rapidamente e quase em tempo real, é necessário um grande investimento em infraestrutura de gerenciamento de dados para fazer a ligação remota dos sistemas presentes nos pontos de venda (PDVs) para armazenamento de dados, sistemas de análise de dados e aplicativos que geram relatórios.

A V - V - F - V.
B F - F - V - V.
C V - F - V - F.
D F - V - F - F.

( ) Os algoritmos genéticos consistem em modelos preditivos não lineares que aprendem por meio do treinamento e se assemelham às redes neurais biológicas.
( ) O método do vizinho mais próximo é a técnica que classifica cada registro em um conjunto de dados combinando os registros mais semelhantes.
( ) A indução de regras consiste na extração baseada em regras condicionais a partir da significância estatística.
( ) As redes neurais artificiais consistem em modelos preditivos não lineares que aprendem por meio do treinamento e se assemelham às redes neurais biológicas.

A F - F - F - V.
B V - F - V - V.
C F - V - V - V.
D V - V - V - F.

O processo de KDD é um conjunto de atividades contínuas que compartilham o conhecimento descoberto a partir de bases de dados. Esse processo é composto por várias etapas. Sobre as etapas do KDD, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Seleção.
II- Pré-processamento.
III- Transformação.
IV- Mineração de Dados.
( ) Etapa responsável por selecionar os atributos que serão utilizados.
( ) Etapa em que os dados são transformados.
( ) Etapa em que os dados são limpos e preparados.
( ) Etapa que executa os algoritmos para extrair conhecimento dos dados.

A IV - III - II - I.
B I - III - II - IV.
C I - IV - III - II.
D I - II - IV - III.