Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta sobre a descoberta de conhecimento a partir de fluxo de dados em projetos de Big Data: A) Uma das estratégias mais adequadas para lidar com fluxo de dados para algoritmos de aprendizado de máquina é submeter os dados a um processo de tratamento para garantir a qualidade deles antes de submetê-los aos algoritmos. - Esta alternativa é verdadeira, pois a qualidade dos dados é fundamental para o sucesso de qualquer modelo de aprendizado de máquina. B) Aplicações de Internet das Coisas produzem dados que podem fornecer informações úteis a respeito da topologia de sistemas monitorados, possibilitando, assim, a atuação mais precisa. - Embora isso seja verdade, não aborda diretamente a descoberta de conhecimento a partir de fluxo de dados em projetos de Big Data. C) Os projetos de Big Data que envolvem fluxos de dados são úteis apenas para avaliar o estado do sistema em certo período e não devem ser armazenados com o objetivo de obter histórico de comportamento. - Esta afirmação é incorreta, pois o armazenamento de dados históricos é uma parte importante da análise de Big Data. D) Para aplicar um algoritmo de aprendizado de máquina em um projeto de Big Data que envolva fluxo de dados é necessário utilizar um data warehouse, que é uma tecnologia adequada para consultas ad hoc. - Isso não é verdade, pois existem outras abordagens, como data lakes, que são mais adequadas para lidar com dados em fluxo. E) Existem poucas situações práticas que justificam a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para projetos de Big Data que envolva fluxo de dados, no entanto, apesar disso, é uma boa prática preparar uma infraestrutura adequada para esses algoritmos, pois o valor dos dados pode aumentar ao longo do tempo. - Essa afirmação é um tanto exagerada, pois a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina em Big Data é bastante comum e relevante. Após essa análise, a alternativa correta é: A. Uma das estratégias mais adequadas para lidar com fluxo de dados para algoritmos de aprendizado de máquina é submeter os dados a um processo de tratamento para garantir a qualidade deles antes de submetê-los aos algoritmos.