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A proposta de uma solução de Big Data é oferecer uma abordagem consistente no tratamento do constante crescimento e da complexidade dos dados. Os dados podem ser encontrados de três formas:
Quais são as formas em que os dados podem ser encontrados?
a. Char; Boolean e Avançado.
b. String; Numérico e Float.
c. Fácil; Difícil e Avançado.
d. Básico; Médio e Avançado.
e. Estruturado; Não estruturado e Semi-estruturado.
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SIN SIGLA

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há 2 meses

Para responder à sua pergunta sobre as formas em que os dados podem ser encontrados em soluções de Big Data, vamos analisar as opções: a) Char; Boolean e Avançado - Essas são categorias de tipos de dados, mas não representam as formas em que os dados podem ser encontrados. b) String; Numérico e Float - Novamente, esses são tipos de dados, mas não se referem às formas de dados em Big Data. c) Fácil; Difícil e Avançado - Essas categorias não se aplicam ao contexto de Big Data. d) Básico; Médio e Avançado - Assim como a opção anterior, essas categorias não são relevantes para a classificação de dados em Big Data. e) Estruturado; Não estruturado e Semi-estruturado - Esta opção é a correta, pois descreve as três formas principais em que os dados podem ser encontrados em Big Data. Dados estruturados são organizados em um formato fixo, dados não estruturados não têm uma estrutura predefinida, e dados semi-estruturados têm alguma organização, mas não se encaixam rigidamente em um formato. Portanto, a resposta correta é: e) Estruturado; Não estruturado e Semi-estruturado.

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Conhecer os diferentes termos que tangenciam o Machine Learning, se torna relevante para profissionais de todas as áreas. Sobre estes termos podemos afirmar que
Descreve tecnologias baseadas nos princípios científicos.
( ) Descreve tecnologias baseadas nos princípios científicos.
( ) É definida como a proximidade de um resultado experimental com o seu valor de referência real.
( ) Esta técnica lida com dados não estruturados de texto, ela é capaz de caracterizar e explicar toda a diversidade das observações linguísticas que envolvem conversas, escrita e outras mídias.
( ) É um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que é utilizado para classificação e para regressão.
a. b; c; d; a.
b. d; b; c; a.
c. c; d; b; a.
d. a; b; c; d.
e. c; a; d; b.

O Machine Learning é baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana, a definição de Machine Learning, segundo Faceli (2011, pg 1) é:
Qual é a definição correta de Machine Learning?
a. "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento consistem apenas de exemplos de entrada.”
b. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, uma hipótese, ou função, capaz de resolver o problema que se deseja tratar.”
c. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as táticas de Deep Learning”
d. "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento consistem apenas de exemplos de saída.”
e. “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as táticas de redes neurais profundas.”

A finalidade da cultura de Data Analytics é auxiliar as empresas a entenderem a sua realidade e identificar as suas potencialidades. Indique qual a ordem correta dos conceitos:
Qual é a ordem correta dos conceitos?
(1) Big Data
(2) DataWarehouse
(3) Data Analytics
(4) Data Lake
( ) é um repositório de dados onde ficam armazenadas as bases de dados de diversos sistemas existentes em uma organização.
( ) Suas categorias são: Social Data, Enterprise Data e Personal Data.
( ) pode ser encontrado em três formas: Estruturado; Não estruturado e Semi-estruturado.
( ) Também pode ser chamado de “data swamps” (pantano de dados).
a. 4; 3; 1 e 2.
b. 2; 3; 1 e 4.
c. 2; 1; 4 e 3.
d. 1; 2; 4 e 3.
e. 1; 2; 3 e 4.

São soluções utilizadas no fluxo de coleta de dados do ETL.
Quais são as soluções utilizadas no fluxo de coleta de dados do ETL?
a. Sqoop; hive.
b. Todas as alternativas estão corretas.
c. Hive; spark.
d. Scikit-learn, numpy.
e. Snowplow; segment.

No aprendizado não supervisionado não existem resultados pré-definidos para o modelo utilizar como referência para aprender. Indique quais são as técnicas que representam este aprendizado.
Quais são as técnicas que representam o aprendizado não supervisionado?
a. k-médias, análise de componentes principais, clusterização. hierárquica.decomposição em valores singulares, clusterização baseada em densidade, modelo de mistura Gaussiana.
b. redes neurais artificiais, máquina de suporte vetorial, k-médias, análise de componentes principais.
c. k-médias, análise de componentes principais, clusterização hierárquica; regressão linear, regressão logística.
d. Árvore de Decisão Continua, Binária e Não Binária; Previsão de Churn e Leitura de Upsell and Cross-Sell.
e. Binária e Não Binária; Previsão de Churn; k-médias, análise de componentes principais.

MatplotLib - é uma biblioteca de visualização de dados do Python.
Quais são as principais funções do MatplotLib?
a. A ferramenta permite a elaboração apenas de arrays unidimensionais e bidimensionais
b. Com o MatplotLib é possível criar visualizações apenas dinâmicas, e numéricas
c. Suas principais funções são: read_cvs (); head (); memory_usage (); describe (); loc[:]; astype (); value_counts (); sort_values (); drop_duplicates () e merge ().
d. Suas principais funções são: read_cvs (); head (); scikit-learn, NumPy e Kivy
e. A ferramenta permite a elaboração de diversos tipos de gráficos, como em barra, em linha, em pizza, histogramas entre outras opções.

Quais são as ferramentas centrais de ETL que trabalham em conjunto com outras ferramentas de data integration e com outros vários aspectos do gerenciamento de dados?
Quais são as ferramentas centrais de ETL?
a. Datamining, data governance, virtualização e data warehouse.
b. Cross-selling, Machine Learning e Hadoop.
c. Cross-selling, Machine Learning e Hadoop.
d. Data quality, compliance, virtualização e banco de dados.
e. Data quality, data governance, virtualização e metadados.

A técnica que consiste na oferta de um modelo ou pacote de serviços mais moderno ou completo do que o cliente já possui ou esteja em processo de compra é a:
Qual é a técnica que consiste na oferta de um modelo ou pacote de serviços mais moderno ou completo?
a. Upsell e Cross-Sell.
b. Machine Learning.
c. Análise Preditiva.
d. Estatística.
e. Previsão de Churn.

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