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Qual tipo de visualização de dados abaixo é recomendado para dados categóricos?
Gráficos de Barra.
Gráficos de Linha.
Gráfico de Estrela.
Gráfico de Faces de Chernoff.
Gráfico de Matriz de Dispersão.
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há 2 anos

Para dados categóricos, o tipo de visualização de dados mais recomendado é o Gráfico de Barra. Esse tipo de gráfico permite comparar diferentes categorias de forma clara e eficaz. Os gráficos de linha são mais adequados para dados contínuos ao longo do tempo, enquanto os outros tipos mencionados não são ideais para representar dados categóricos.

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Em relação aos desafios do processamento de fluxo de dados, selecione a opção correta.
Garantir a qualidade dos dados através de ferramentas de controle que não aceitem qualquer inconsistência.
Usar algoritmos de criptografia nos dados para evitar o acesso indevido.
Garantir a consistência da informação através da ordenação dos dados.
Dimensionar o projeto logo no início para evitar a necessidade de expansão posteriormente.
Aplicar recursos de redundância no projeto para reduzir a volatilidade dos dados.

Em relação ao protocolo de transporte para transmissão de aplicações de streaming, selecione a opção correta.


MQTT
UDP
CoAP
HTTP
TCP

O Hadoop é uma tecnologia especializada em atender as demandas de Big Data. Selecione a opção correta que contenha a linguagem de programação utilizada para o desenvolvimento e implementação do Hadoop.
Lua
Java Script
Perl
Java
Python

O Hadoop é um framework de código aberto voltado para aplicações de Big Data. Neste sentido, selecione a alternativa correta que apresenta um grande desafio no processo de configuração e gerenciamento do Hadoop.
Tratar dados não-estruturados.
Aplicar políticas de segurança.
Processos de extração, transformação e carregamento dos dados.
Gerenciamento do armazenamento de dados.
Mecanismo para melhorar o processamento dos dados.

Selecione a opção correta que contenha a operação responsável por retornar
um subconjunto aleatório dos dados de entrada.
filter
sample
distinct
random
mapRandom

Atualmente, o Apache Spark é o mais bem-sucedido framework para Big Data. Selecione a opção correta que contenha apenas funções que podem ser categorizadas como transformações no Spark. count, collect e take. reduce, first e map. map, sample e collect. map, filter e union. map, take e reduce.

A linguagem Python se destaca como intuitiva e de fácil aprendizagem. Analise o código abaixo que apresenta laços condicionais e instruções de repetição.
Qual a saída esperada após a execução do programa?
Serão impressos no console os números ímpares entre 0 e 9.
Serão impressos no console os números pares entre 1 e 10.
Serão impressos no console os números pares entre 0 e 9.
Serão impressos no console os números ímpares entre 0 e 10.
Serão impressos no console os números racionais entre 0 e 9.

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