Grátis: Relacione as técnicas com os algoritmos que as compõem, associando os itens, conforme o código abaixo: A I – II – I – II. B I – II – II – I. C II ...

Trabalho Social

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Relacione as técnicas com os algoritmos que as compõem, associando os itens, conforme o código abaixo:

A I – II – I – II.
B I – II – II – I.
C II – I – I – II.
D II – I – II – I.

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Big Data Analytic e a Tomada de Decisões (17324)

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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 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.
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 Verificar e validar requisitos da aplicação, assim como selecionar uma ferramenta de Big Data adequada para garantir o rápido armazenamento e processamento dos dados.
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.

A transição da Web representou um importante mecanismo para a revolução dos dados e expôs um novo cenário de explosão e novos formatos para análise de dados nos meios digitais. Nesse sentido, dentre as três fases da web, qual destas representou a gênese para explosão dos dados? A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:

A Na Web 3.0 a partir da geração de conteúdo por parte do usuário e a compreensão semântica de suas atividades na rede.
B Na Web 1.0 que representou o primeiro contato dos usuários em relação à web.
C Entre a Web 1.0 e Web 2.0 com o surgimento das primeiras redes sociais.
D Na Web 2.0 onde os usuários passaram a gerar conteúdo a partir de sistemas dinâmicos.

Grande parte do sucesso do Spark está relacionado à sua estrutura, que é composta por alguns componentes. O principal deles é o RDD. Sobre este componente, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: ( ) É uma estrutura física do Spark que guarda informações dos objetos do Spark. Sua única limitação é não possuir um mecanismo para tratamento de falhas. ( ) Possui uma estrutura similar a uma tabela, conhecida como dataset que pode armazenar dados de diferentes tipos. ( ) Fornece suporte a dois tipos de operações: transformação e ação. Quando se aplica uma transformação um novo RDD é criado, mas o conjunto de dados só é alterado se for aplicada uma etapa de ação. ( ) Algumas operações de transformação são: SortByKey, FlatMap e GroupByKey enquanto que collect, count e CountByKey são operações de ação. A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:

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

Em épocas passadas as empresas conviviam com certas limitações, em termos de tecnologia, para que pudessem analisar seus dados. Por outro lado, nos dias atuais, as tecnologias possibilitaram e estimularam a produção de conteúdo. Tendo isso em mente, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: ( ) As empresas precisam lidar com o alto volume e variedade de dados digitais propondo soluções automáticas de análise a fim de se manterem competitivas. ( ) As empresas orientadas a dados têm à disposição uma massiva quantidade de dados, porém, em muitos casos não sabem como gerenciá-los. ( ) A elevada produção de conteúdo implica em um problema de sobrecarga de informação, evidenciando as limitações da ação humana para lidar com isso. Assinale a alternativa correta:

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

Apesar do grande crescimento, o Big Data é um conceito amplo que se refere à forma como lidamos com a grande quantidade de dados disponível para uso. Além disso, a empresa precisa construir uma infraestrutura para lidar com uma infinidade de fontes e processá-las em um tempo razoável. Diante disso, em qual cenário uma empresa pode estar diante de um Big Data? A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:

A Em situações onde a infraestrutura de dados da empresa apresenta elevada taxa de latência e/ou inviabilidade para análises de dados de grande volume e em diferentes formatos e estruturas.
B Em circunstâncias onde o volume de dados da organização aumente significativamente, tornando-se possível comprar novos servidores, o que poderia diminuir os custos com armazenamento.
C Quando a análise de dados tradicional não estiver mais trazendo real valor para a organização, o que poderia indicar a possibilidade de trazer inovação com novas formas de analisar os dados.
D Quando o conjunto de dados ultrapassar a casa dos 1PB e a empresa precise lidar com dados estruturados, semiestruturados e/ou não estruturados.

Dados não estruturados ou desestruturados compreendem cerca de 80% de toda gama de dados disponíveis para extração e análise de dados. Em relação a esses tipos de dados é correto afirmar que:

A São pouco percebidos pelas empresas por conta da complexidade em lidar com essas estruturas. São extremamente custosos se comparados ao formato estruturado e carecem de técnicas para melhorar o processo de análise.
B Apresentam formato livre e são produzidos pela linguagem humana. Para que seja possível realizar a análise existe a necessidade de transformá-los em um formato estruturado.
C São de vital importância para as empresas, porém, são pouco explorados e apresentam baixo poder de aplicabilidade. Google e IBM são algumas das poucas empresas que investem recursos em análise de dados textuais.
D São dados difíceis de serem decifrados ou compreendidos pela máquina, por conta da sua estrutura. A linguagem humana é incompreensível pela máquina, o que torna o processo de descoberta de conhecimento inviável.

As métricas de segmentação representam outra classe de medidas para análise de redes sociais. Em relação a essas métricas, associe os itens, conforme o código abaixo: I – Coeficiente de agrupamento. II – Coesão. III – Clique. ( ) É uma medida que representa o grau de ligação existente entre dois vértices. ( ) É uma medida que indica a probabilidade de formação de clusters entre os vértices. ( ) Quando um determinado vértice está diretamente conectado a todos os outros vértices. A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:

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

HDFS, assinale a alternativa CORRETA.

A O HDFS é formado pelo NameNode e DataNode. O primeiro é considerado mestre porque controla todas as atividades relacionadas ao armazenamento físico dos dados em cada nó, enquanto o segundo processa os dados e comunica ao mestre.
B O HDFS é formado pelo JobTracker e o TaskTrack. O primeiro está relacionado ao armazenamento e processamento dos dados diretamente no cluster “pai”, enquanto que o segundo apenas obedece às instruções do pai e o notifica quando for o caso.
C O HDFS é formado pelo NameNode e DataNode. O primeiro é considerado vital, pois gerencia todos os dados que chegam ao sistema e notifica aos escravos (Data Node) em caso de falha. Estes apenas executam as tarefas solicitadas.
D O HDFS é formado pelo JobTracker e o TaskTrack. O primeiro é responsável por agendar e gerenciar as tarefas de armazenamento, enquanto que o segundo realiza as atividades diretamente nas máquinas destino.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

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

Tendo isso em mente, quais são as principais habilidades requeridas para um profissional de dados?

A Domínio de técnicas de aprendizagem de máquina, amplo conhecimento em matemática, experiência com todos os tipos de dados ou banco de dados (extração e manipulação) e amplo conhecimento do negócio.
B Raciocínio lógico apurado, capacidade para extrair insights de dados não estruturados, experiência prévia em aprendizagem de máquina e pouco conhecimento do conceito de Big Data.
C Forte capacidade analítica, amplo conhecimento em ferramentas de visualização de dados e frameworks de Big Data como Apache Spark e PowerBI e domínio de bancos de dados não relacionais.
D Capacidade para manipulação de dados, conhecimentos em estatística e aprendizado de máquina, habilidades com ferramentas e/ou linguagens de programação e capacidade para transmitir resultados.

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Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:A III – IV – II – I – V.B II – V – III – IV – I.C I – V – IV – III – II.D I – IV – V – II – III.

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Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

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