Grátis: Quais são as "3 Vs" que caracterizam o Big Data? a) Volume, Variedade e Veracidade. b) Velocidade, Valor e Volume. c) Volume, Velocidade e Variedad...

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Quais são as "3 Vs" que caracterizam o Big Data?
a) Volume, Variedade e Veracidade.
b) Velocidade, Valor e Volume.
c) Volume, Velocidade e Variedade.
d) Veracidade, Valor e Variação.

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Os "3 Vs" que caracterizam o Big Data são conceitos fundamentais que ajudam a entender as características dos dados em grande escala. Vamos analisar as opções: a) Volume, Variedade e Veracidade - Esta opção menciona três aspectos importantes do Big Data: a quantidade de dados (Volume), a diversidade de tipos de dados (Variedade) e a precisão ou confiabilidade dos dados (Veracidade). b) Velocidade, Valor e Volume - Embora a Velocidade e o Volume sejam aspectos do Big Data, o Valor não é um dos "3 Vs" tradicionais. c) Volume, Velocidade e Variedade - Esta opção menciona Volume e Variedade, mas substitui a Veracidade pela Velocidade, que é um aspecto importante, mas não faz parte dos "3 Vs" clássicos. d) Veracidade, Valor e Variação - Esta opção não se alinha com os "3 Vs" tradicionais do Big Data. A alternativa correta que representa os "3 Vs" do Big Data é: a) Volume, Variedade e Veracidade.

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Big Data

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O que é Big Data?
a) Dados que não podem ser armazenados em um banco de dados tradicional.
b) Um conjunto de dados que é maior que 1 terabyte.
c) Dados que são coletados em tempo real e possuem alta variação.
d) Um conjunto de dados tão grande e complexo que exige ferramentas específicas para processamento e análise.

Qual das seguintes opções é uma característica importante do Big Data?
a) Dados organizados em tabelas relacionais.
b) Dados que podem ser processados em tempo real.
c) Dados que devem ser sempre coletados manualmente.
d) Dados que precisam ser processados por bancos de dados relacionais tradicionais.

Qual é a principal função do Hadoop no contexto de Big Data?
a) Armazenamento de dados em tempo real.
b) Criação de gráficos e visualizações interativas.
c) Processamento distribuído de grandes volumes de dados.
d) Criação de modelos de aprendizado de máquina.

Qual é a principal diferença entre dados estruturados e não estruturados no Big Data?
a) Dados estruturados podem ser armazenados em bancos de dados relacionais, enquanto dados não estruturados não podem.
b) Dados estruturados são mais difíceis de processar do que dados não estruturados.
c) Dados estruturados são dados organizados em tabelas, enquanto dados não estruturados não têm uma estrutura predefinida.
d) Dados estruturados são mais volumosos do que dados não estruturados.

O que é "Data Lake" em Big Data?
a) Um banco de dados específico para armazenar dados analíticos.
b) Uma técnica para otimizar consultas em Big Data.
c) Um repositório centralizado para armazenar grandes volumes de dados em seu formato bruto.
d) Uma ferramenta para visualização de Big Data.

Qual é o papel da "mineração de dados" no Big Data?
a) Armazenar dados de maneira eficiente.
b) Extrair padrões e conhecimento útil a partir de grandes volumes de dados.
c) Criar relatórios de dados em tempo real.
d) Melhorar a segurança dos dados.

O que é "NoSQL" no contexto de Big Data?
a) Um tipo de banco de dados relacional.
b) Um tipo de banco de dados orientado a objetos.
c) Bancos de dados não relacionais, projetados para grandes volumes de dados.
d) Um protocolo de segurança para proteger dados.

Qual é a diferença entre "batch processing" e "stream processing" no Big Data?
a) "Batch processing" processa dados em tempo real, enquanto "stream processing" processa dados em lotes.
b) "Batch processing" processa grandes volumes de dados em lotes, enquanto "stream processing" processa dados em tempo real.
c) "Batch processing" é mais eficiente do que "stream processing".
d) "Batch processing" é usado apenas para dados não estruturados.

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Qual é a principal função do Hadoop no contexto de Big Data?
a) Armazenamento de dados em tempo real.
b) Criação de gráficos e visualizações interativas.
c) Processamento distribuído de grandes volumes de dados.
d) Criação de modelos de aprendizado de máquina.

O que é "Data Lake" em Big Data?
a) Um banco de dados específico para armazenar dados analíticos.
b) Uma técnica para otimizar consultas em Big Data.
c) Um repositório centralizado para armazenar grandes volumes de dados em seu formato bruto.
d) Uma ferramenta para visualização de Big Data.

Qual é o papel da "mineração de dados" no Big Data?
a) Armazenar dados de maneira eficiente.
b) Extrair padrões e conhecimento útil a partir de grandes volumes de dados.
c) Criar relatórios de dados em tempo real.
d) Melhorar a segurança dos dados.

O que é "NoSQL" no contexto de Big Data?
a) Um tipo de banco de dados relacional.
b) Um tipo de banco de dados orientado a objetos.
c) Bancos de dados não relacionais, projetados para grandes volumes de dados.
d) Um protocolo de segurança para proteger dados.

Qual ferramenta é comumente usada para análise de Big Data com base em aprendizado de máquina?
a) SQL
b) Apache Spark
c) MongoDB
d) Excel

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Qual é a principal função do Hadoop no contexto de Big Data?a) Armazenamento de dados em tempo real.b) Criação de gráficos e visualizações interativas.c) Processamento distribuído de grandes volumes de dados.d) Criação de modelos de aprendizado de máquina.

O que é "Data Lake" em Big Data?a) Um banco de dados específico para armazenar dados analíticos.b) Uma técnica para otimizar consultas em Big Data.c) Um repositório centralizado para armazenar grandes volumes de dados em seu formato bruto.d) Uma ferramenta para visualização de Big Data.

Qual é o papel da "mineração de dados" no Big Data?a) Armazenar dados de maneira eficiente.b) Extrair padrões e conhecimento útil a partir de grandes volumes de dados.c) Criar relatórios de dados em tempo real.d) Melhorar a segurança dos dados.

O que é "NoSQL" no contexto de Big Data?a) Um tipo de banco de dados relacional.b) Um tipo de banco de dados orientado a objetos.c) Bancos de dados não relacionais, projetados para grandes volumes de dados.d) Um protocolo de segurança para proteger dados.

Qual ferramenta é comumente usada para análise de Big Data com base em aprendizado de máquina?a) SQLb) Apache Sparkc) MongoDBd) Excel

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a) Armazenamento de dados em tempo real.
b) Criação de gráficos e visualizações interativas.
c) Processamento distribuído de grandes volumes de dados.
d) Criação de modelos de aprendizado de máquina.

O que é "Data Lake" em Big Data?
a) Um banco de dados específico para armazenar dados analíticos.
b) Uma técnica para otimizar consultas em Big Data.
c) Um repositório centralizado para armazenar grandes volumes de dados em seu formato bruto.
d) Uma ferramenta para visualização de Big Data.

Qual é o papel da "mineração de dados" no Big Data?
a) Armazenar dados de maneira eficiente.
b) Extrair padrões e conhecimento útil a partir de grandes volumes de dados.
c) Criar relatórios de dados em tempo real.
d) Melhorar a segurança dos dados.

O que é "NoSQL" no contexto de Big Data?
a) Um tipo de banco de dados relacional.
b) Um tipo de banco de dados orientado a objetos.
c) Bancos de dados não relacionais, projetados para grandes volumes de dados.
d) Um protocolo de segurança para proteger dados.

Qual ferramenta é comumente usada para análise de Big Data com base em aprendizado de máquina?
a) SQL
b) Apache Spark
c) MongoDB
d) Excel