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A Inteligência Artificial (IA) tem sido aplicada em diversas áreas do conhecimento, oferecendo melhorias significativas nas operações das empresas. Entretanto, a adoção de IA não se dá sem desafios, como a implementação de soluções que considerem a ética, a privacidade e o impacto social. Com o aumento da coleta de dados, especialmente pessoais, torna-se essencial que as organizações adotem práticas responsáveis e transparentes. A confiança do consumidor depende diretamente da forma como os dados são tratados, sendo esse um fator crucial para o sucesso das iniciativas baseadas em IA.

# Afirmações:
I - A IA pode gerar vantagens competitivas substanciais, mas sua implementação não requer medidas de segurança, pois os dados são protegidos automaticamente pelos algoritmos.
II - A privacidade dos dados é uma preocupação crescente e requer a adoção de políticas claras e éticas para garantir que as informações pessoais dos usuários sejam tratadas com responsabilidade.
III - A IA, ao automatizar processos, elimina a necessidade de considerar os impactos sociais e econômicos de suas aplicações.
IV - O uso de IA pode ser totalmente realizado sem qualquer tipo de regulamentação ou restrição, uma vez que se trata de uma tecnologia puramente técnica.
Assinale a alternativa correta:
a. Apenas IV está correta.
b. Apenas III e IV estão corretas.
c. Apenas I, II e III estão corretas.
d. Apenas a II está correta.
e. Apenas II, III e IV estão corretas.
a. Apenas IV está correta.
b. Apenas III e IV estão corretas.
c. Apenas I, II e III estão corretas.
d. Apenas a II está correta.
e. Apenas II, III e IV estão corretas.
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há 2 meses

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há 2 meses

ATIVIDADES - ANÁLISE DE DADOS COM IA_ DECISÕES ÁGEIS EM UM MUNDO EXPONENCIAL - 10H - VALOR 10,0 PONTOS_ Revisão da tentativa
9 pág.

ATIVIDADES - ANÁLISE DE DADOS COM IA_ DECISÕES ÁGEIS EM UM MUNDO EXPONENCIAL - 10H - VALOR 10,0 PONTOS_ Revisão da tentativa

SIN SIGLA

Respostas

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há 2 meses

Vamos analisar cada uma das afirmações: I - A IA pode gerar vantagens competitivas substanciais, mas sua implementação não requer medidas de segurança, pois os dados são protegidos automaticamente pelos algoritmos. Falso. A implementação de IA requer medidas de segurança rigorosas, pois os dados não são protegidos automaticamente apenas pelos algoritmos. II - A privacidade dos dados é uma preocupação crescente e requer a adoção de políticas claras e éticas para garantir que as informações pessoais dos usuários sejam tratadas com responsabilidade. Verdadeiro. Esta afirmação está correta, pois a privacidade dos dados é uma questão importante que deve ser abordada com políticas éticas. III - A IA, ao automatizar processos, elimina a necessidade de considerar os impactos sociais e econômicos de suas aplicações. Falso. A automação não elimina a necessidade de considerar os impactos sociais e econômicos; na verdade, esses impactos devem ser cuidadosamente avaliados. IV - O uso de IA pode ser totalmente realizado sem qualquer tipo de regulamentação ou restrição, uma vez que se trata de uma tecnologia puramente técnica. Falso. O uso de IA deve ser regulamentado e restrito para garantir a ética e a responsabilidade no tratamento de dados. Com base nas análises, apenas a afirmação II está correta. Portanto, a alternativa correta é: d. Apenas a II está correta.

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SIN SIGLA

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O Big Data é composto por cinco características principais conhecidas como os 5Vs: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor. O volume refere-se à quantidade massiva de dados que as empresas coletam, enquanto a variedade lida com os diferentes tipos de dados (estruturados, não estruturados, etc.). A velocidade descreve a rapidez com que esses dados são gerados e precisam ser processados. Esses fatores são vitais para a extração de valor a partir de dados e para a inovação nos negócios.

## Afirmações:
I - O valor no Big Data refere-se à capacidade de extrair insights valiosos para a organização a partir de grandes volumes de dados.
II - A velocidade do Big Data é irrelevante, uma vez que todos os dados podem ser processados sem pressa.
III - A variedade se refere apenas aos dados numéricos e estruturados.
IV - O volume de dados no Big Data não possui impacto significativo nas decisões empresariais.
Assinale a alternativa correta.
a. Apenas I, II e III estão corretas.
b. Apenas IV está correta.
c. Apenas II, III e IV estão corretas.
d. Apenas III e IV estão corretas.
e. Apenas a I está correta.
a. Apenas I, II e III estão corretas.
b. Apenas IV está correta.
c. Apenas II, III e IV estão corretas.
d. Apenas III e IV estão corretas.
e. Apenas a I está correta.

O Big Data se tornou uma peça fundamental nas estratégias empresariais, permitindo que as organizações extraíam insights valiosos e apoiassem decisões mais informadas. As empresas utilizam dados provenientes de diferentes fontes como redes sociais, transações comerciais e dispositivos IoT, para tomar decisões rápidas e bem fundamentadas. O armazenamento desses dados exige ferramentas como Data Lakes e Data Warehouses, que possuem funcionalidades e objetivos distintos.

Qual é a principal diferença entre Data Lakes e Data Warehouses?

Assinale a alternativa correta.
a. Data Lakes são mais rápidos e eficientes para consultas em tempo real, enquanto Data Warehouses são mais lentos.
b. Data Lakes armazenam dados em sua forma bruta, enquanto Data Warehouses armazenam dados processados e organizados.
c. Data Lakes armazenam apenas dados estruturados, enquanto Data Warehouses lidam com dados não estruturados.
d. Data Warehouses são mais baratos e eficientes em termos de capacidade de armazenamento em comparação com Data Lakes.
e. Não existe diferença significativa entre ambos; ambos servem para os mesmos fins.
a. Data Lakes são mais rápidos e eficientes para consultas em tempo real, enquanto Data Warehouses são mais lentos.
b. Data Lakes armazenam dados em sua forma bruta, enquanto Data Warehouses armazenam dados processados e organizados.
c. Data Lakes armazenam apenas dados estruturados, enquanto Data Warehouses lidam com dados não estruturados.
d. Data Warehouses são mais baratos e eficientes em termos de capacidade de armazenamento em comparação com Data Lakes.
e. Não existe diferença significativa entre ambos; ambos servem para os mesmos fins.

Com o avanço das ferramentas de Business Intelligence (BI), como o Power BI e o Google Data Studio, as empresas podem criar dashboards interativos e realizar análises em tempo real. A utilização dessas ferramentas permite uma visualização intuitiva de dados e facilita a comunicação de insights para diversos stakeholders. Elas são especialmente importantes quando se trata de grandes volumes de dados e ajudam na tomada de decisões rápidas e embasadas.

# Afirmações:
I - O Power BI é uma ferramenta de BI que facilita a criação de relatórios interativos e dashboards dinâmicos.
II - O Google Data Studio é uma plataforma apenas para profissionais de TI, não sendo acessível para outros usuários de negócios.
III - O BI é uma prática que se limita à análise de dados históricos e não pode ser utilizado para prever tendências futuras.
IV - O BI é útil apenas para grandes empresas que lidam com volumes massivos de dados.
Assinale a alternativa correta.
a. Apenas IV está correta.
b. Apenas II, III e IV estão corretas.
c. Apenas a I está correta.
d. Apenas III e IV estão corretas.
e. Apenas I, II e III estão corretas.
a. Apenas IV está correta.
b. Apenas II, III e IV estão corretas.
c. Apenas a I está correta.
d. Apenas III e IV estão corretas.
e. Apenas I, II e III estão corretas.

Com o avanço da Inteligência Artificial (IA), novas técnicas, como o Deep Learning e o NLP (Processamento de Linguagem Natural), têm sido amplamente aplicadas para resolver problemas complexos que antes eram difíceis de abordar. Essas tecnologias, baseadas em redes neurais profundas, têm sido usadas para tarefas que vão desde o reconhecimento de voz até a tradução automática. Entretanto, a implementação dessas ferramentas exige grandes volumes de dados e poder computacional, o que pode ser desafiador para algumas organizações.

Qual é o principal desafio na implementação de Deep Learning e NLP em empresas de menor porte?
a. A dificuldade de integração com ferramentas de visualização de dados.
b. A impossibilidade de treinamento de modelos com dados não estruturados.
c. A falta de profissionais especializados em dados e IA.
d. A falta de capacidade de processamento de dados e infraestrutura computacional.
e. A limitação de dados disponíveis em tempo real para análise.
a. A dificuldade de integração com ferramentas de visualização de dados.
b. A impossibilidade de treinamento de modelos com dados não estruturados.
c. A falta de profissionais especializados em dados e IA.
d. A falta de capacidade de processamento de dados e infraestrutura computacional.
e. A limitação de dados disponíveis em tempo real para análise.

O conceito de "Data-Driven" refere-se à prática de tomar decisões baseadas em dados concretos e evidências, ao invés de intuições ou suposições. Organizações que adotam essa abordagem tendem a ser mais eficientes, pois as decisões são sustentadas por informações precisas e atualizadas. No entanto, essa prática requer não apenas a coleta e análise de dados, mas também uma mudança cultural dentro da empresa, onde todos os níveis hierárquicos adotam uma mentalidade voltada para dados.

Qual das alternativas a seguir melhor descreve um aspecto essencial para a implementação de uma abordagem "Data-Driven"?
a. A organização precisa ter uma infraestrutura de dados robusta e promover uma cultura de dados em todos os níveis da empresa.
b. A análise de dados deve ser realizada apenas por consultores externos.
c. Não é necessário envolver todos os colaboradores na utilização de dados para que a empresa se torne data-driven.
d. A implementação de "Data-Driven" depende exclusivamente da utilização de ferramentas de BI.
e. A coleta de dados deve ser realizada apenas por equipes especializadas em TI.
a. A organização precisa ter uma infraestrutura de dados robusta e promover uma cultura de dados em todos os níveis da empresa.
b. A análise de dados deve ser realizada apenas por consultores externos.
c. Não é necessário envolver todos os colaboradores na utilização de dados para que a empresa se torne data-driven.
d. A implementação de "Data-Driven" depende exclusivamente da utilização de ferramentas de BI.
e. A coleta de dados deve ser realizada apenas por equipes especializadas em TI.

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma área da Inteligência Artificial que permite que as máquinas compreendam e interpretem a linguagem humana, seja em forma de texto ou voz. Essa tecnologia está presente em assistentes virtuais, sistemas de atendimento automatizado e análises de sentimento em redes sociais. O NLP contribui para a personalização da experiência do usuário e para a agilidade na comunicação entre sistemas e pessoas. Apesar disso, ainda há muitos mitos e equívocos sobre suas capacidades e limitações.

# Afirmações:
I - NLP é capaz de interpretar texto e fala humana, permitindo interações significativas com o usuário.
II - NLP funciona apenas com dados numéricos, não sendo útil para linguagens naturais.
III - Apenas linguistas utilizam NLP para fins acadêmicos.
IV - NLP elimina totalmente o risco de interpretações erradas.
Assinale a alternativa correta:
a. Apenas IV está correta.
b. Apenas I, II e III estão corretas.
c. Apenas III e IV estão corretas.
d. Apenas a I está correta.
e. Apenas II, III e IV estão corretas.
a. Apenas IV está correta.
b. Apenas I, II e III estão corretas.
c. Apenas III e IV estão corretas.
d. Apenas a I está correta.
e. Apenas II, III e IV estão corretas.

Em tempos de transformação digital acelerada, as organizações enfrentam o desafio de tomar decisões cada vez mais rápidas, baseadas em grandes volumes de dados oriundos de diversas fontes. Nesse cenário, o uso de ferramentas baseadas em Big Data e Inteligência Artificial tem ganhado destaque por seu potencial de gerar vantagem competitiva ao permitir análises preditivas e personalização de processos.

Com base nesta informação, analise as asserções abaixo:
I. O uso de Big Data permite que empresas antecipem tendências, otimizem recursos e personalizem experiências, o que impacta diretamente na tomada de decisões.
# PORQUE
II. A velocidade com que os dados são gerados e a sua diversidade inviabilizam seu uso na prática, limitando o potencial do Big Data às grandes corporações.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
a. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
b. A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.
c. As asserções I e II são proposições falsas.
d. As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I.
e. A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
a. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
b. A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.
c. As asserções I e II são proposições falsas.
d. As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I.
e. A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.

Em um cenário digital cada vez mais conectado, a agilidade na obtenção e atualização de dados é um diferencial competitivo para qualquer organização. A coleta de dados via API (Interface de Programação de Aplicações) vem se destacando por proporcionar acesso contínuo, seguro e automatizado às informações. Essa metodologia não apenas acelera o fluxo de dados, mas também facilita sua integração entre diferentes plataformas, favorecendo análises mais precisas e em tempo real. No contexto da análise de dados com IA, esse tipo de integração é fundamental para alimentar modelos de machine learning com dados consistentes, atualizados e em formato estruturado.

Qual das alternativas melhor descreve o benefício da coleta de dados via API?
a. Evita a necessidade de qualquer tipo de análise dos dados recebidos.
b. Permite apenas a captura de dados manuais e não estruturados.
c. Requer que todos os dados sejam pré-processados manualmente antes do uso.
d. Reduz a complexidade de análises por meio de relatórios fixos.
e. Facilita a integração com outras plataformas, garantindo dados em tempo real e de forma estruturada.
a. Evita a necessidade de qualquer tipo de análise dos dados recebidos.
b. Permite apenas a captura de dados manuais e não estruturados.
c. Requer que todos os dados sejam pré-processados manualmente antes do uso.
d. Reduz a complexidade de análises por meio de relatórios fixos.
e. Facilita a integração com outras plataformas, garantindo dados em tempo real e de forma estruturada.

No mundo dos negócios, a análise de dados tornou-se um pilar essencial para a tomada de decisões estratégicas. Com o aumento de dados provenientes de diversas fontes, como redes sociais, transações financeiras e dispositivos IoT, as organizações podem agora realizar análises preditivas para identificar tendências de mercado e comportamentos de consumidores. Contudo, a qualidade dos dados é um fator crítico, já que dados imprecisos ou incompletos podem comprometer a eficácia da análise, levando a decisões erradas e resultados insatisfatórios.

Com base nesta informação, analise as asserções abaixo:
I. A análise de dados preditiva depende exclusivamente de dados históricos e não leva em consideração o comportamento atual do mercado.
# PORQUE
II. Para ser eficaz, a análise de dados preditiva precisa de dados limpos, confiáveis e atualizados, pois a qualidade dos dados afeta diretamente os resultados das previsões.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
a. A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.
b. As asserções I e II são proposições falsas.
c. As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I.
d. A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
e. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
a. A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.
b. As asserções I e II são proposições falsas.
c. As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma justificativa correta da I.
d. A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
e. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.

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