Grátis: O crescimento exponencial dos dados nas últimas décadas impulsionou a necessidade de técnicas avançadas para coleta, armazenamento e processamento ... – Questões Respondidas

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O crescimento exponencial dos dados nas últimas décadas impulsionou a necessidade de técnicas avançadas para coleta, armazenamento e processamento de grandes volumes de informações. Essas técnicas, como o uso de Hadoop e MapReduce, são aplicadas em vários setores, como saúde, varejo e telecomunicações, permitindo uma análise mais profunda e a visualização eficaz de padrões escondidos.
Considerando esse contexto, qual combinação de tecnologias e setores melhor exemplifica o impacto direto de Big Data no aumento da eficiência operacional e na tomada de decisões estratégicas?
a. Hadoop no setor de telecomunicações, focado na previsão de tráfego e falhas de rede.
b. MapReduce no setor de transporte, focado na gestão de pequenas bases de dados.
c. Data Cube no setor de saúde, focado em relatórios históricos.
d. NoSQL no setor financeiro, focado na análise de dados estruturados.
e. Hadoop e MapReduce no setor de saúde, focados na coleta de dados de pacientes.

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Big data e ciência de dados_ Revisão da tentativa

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Ed

há 30 minutos

Para responder a essa pergunta, vamos analisar cada alternativa em relação ao impacto direto de Big Data na eficiência operacional e na tomada de decisões estratégicas. a) Hadoop no setor de telecomunicações, focado na previsão de tráfego e falhas de rede. - Esta opção é válida, pois o Hadoop é amplamente utilizado em telecomunicações para analisar grandes volumes de dados e prever problemas. b) MapReduce no setor de transporte, focado na gestão de pequenas bases de dados. - MapReduce é mais eficaz em grandes volumes de dados, então essa opção não se encaixa bem. c) Data Cube no setor de saúde, focado em relatórios históricos. - Embora o setor de saúde utilize dados históricos, o Data Cube não é uma tecnologia central em Big Data como Hadoop e MapReduce. d) NoSQL no setor financeiro, focado na análise de dados estruturados. - NoSQL é mais utilizado para dados não estruturados, então essa opção não é a melhor. e) Hadoop e MapReduce no setor de saúde, focados na coleta de dados de pacientes. - Esta opção é muito relevante, pois ambas as tecnologias são usadas para processar grandes volumes de dados, e a saúde é um setor que se beneficia enormemente disso. Analisando as opções, a alternativa que melhor exemplifica o impacto direto de Big Data no aumento da eficiência operacional e na tomada de decisões estratégicas é: e) Hadoop e MapReduce no setor de saúde, focados na coleta de dados de pacientes.

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Analise atentamente as duas asserções abaixo e, na sequência, marque a alternativa que traz corretamente o resultado desta análise. Asserção 1: A ontologia permite que o processo de recuperação de informações seja mais preciso em sistemas de Big Data. Porque Asserção 2: O uso de ontologias substitui o uso de bibliotecas de indexação como o Apache Lucene.
a. A asserção 1 é incorreta e a 2 é correta.
b. Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 justifica a 1.
c. A asserção 1 é correta e a 2 é incorreta.
d. Ambas as asserções são falsas.
e. Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 não justifica a 1.

O papel do cientista de dados tem crescido em importância nas últimas décadas, à medida que as organizações reconhecem o valor dos dados para a tomada de decisões estratégicas. Esse profissional combina conhecimentos de matemática, estatística, programação e negócio para extrair insights significativos de grandes volumes de dados. Diante desse cenário, qual é a habilidade principal que diferencia um cientista de dados de outros profissionais de análise de dados?
a. Conhecimento profundo de técnicas de aprendizado de máquina e modelagem preditiva, aplicados a dados complexos e não estruturados.
b. Capacidade de realizar análises estatísticas simples sem usar ferramentas de programação.
c. Experiência em gerenciar pequenas bases de dados com ferramentas básicas de escritório.
d. Foco exclusivo em análises descritivas sem realizar previsões ou inferências.
e. Habilidade de lidar apenas com dados estruturados e processá-los de maneira tradicional.

Relacione as colunas e, na sequência, marque a alternativa que traz corretamente a combinação correta entre os itens.
Bloco 1:
A) Década de 2000.
B) Big Data.
C) Laney (2001).

Bloco 2:
I - Processo de extração de informação a partir de grandes volumes de dados.
II - Surgimento da era da informação com o e-commerce e desafios gerados.
III - Expansão do termo com o desenvolvimento de tecnologias como redes sociais.
a. A - II, B - III, C - I.
b. A - I, B - II, C - III.
c. A - II, B - I, C - III.
d. A - III, B - I, C - II.
e. A - III, B - II, C - I.

Analise atentamente as duas asserções abaixo e, na sequência, marque a alternativa que traz corretamente o resultado desta análise. Asserção 1: A Ciência de dados está voltada para o desenvolvimento de algoritmos que realizam análises preditivas em grandes conjuntos de dados. Porque Asserção 2: O Big Data é usado principalmente para organizar e analisar dados não estruturados, enquanto a Ciência de dados se limita a dados estruturados.
a. A asserção 1 é incorreta e a 2 é correta.
b. Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 não justifica a 1.
c. Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 justifica a 1.
d. Ambas as asserções são falsas.
e. A asserção 1 é correta e a 2 é incorreta.

Com a crescente adoção de sistemas de armazenamento em nuvem para o processamento de dados, muitas organizações estão migrando suas infraestruturas locais para soluções de computação em nuvem, visando à redução de custos e maior flexibilidade.
Considerando essa migração, qual das seguintes combinações seria a mais apropriada para uma empresa que busca processar grandes volumes de dados em tempo real, garantindo alta disponibilidade e baixo custo?
a. Computação em nuvem híbrida com sistemas de banco de dados distribuídos NoSQL e processamento em tempo real.
b. Computação em nuvem pública com bancos de dados SQL e processamento em tempo real.
c. Computação em nuvem pública com sistemas de armazenamento distribuído e escalabilidade limitada.
d. Computação em nuvem privada com bancos de dados SQL e processamento em lote.
e. Armazenamento local com bancos de dados NoSQL e análise em tempo real.

Leia as 3 sentenças a seguir e associe, a cada uma delas, um V para verdadeiro ou F para falso. Na sequência, marque a alternativa que contém a sequência de V e F correta. ( ) A ontologia permite que o sistema faça buscas com base no significado, em vez de palavras-chave. ( ) O Apache Lucene é uma biblioteca amplamente usada para recuperação de informações em ambientes de Big Data. ( ) Data Warehouses são bases de dados voltadas para a recuperação de dados transacionais, assim como os bancos relacionais.
a. F, V, F.
b. F, F, F.
c. V, F, V.
d. V, V, V.
e. V, V, F.

Analise atentamente as duas asserções abaixo e, na sequência, marque a alternativa que traz corretamente o resultado desta análise. Asserção 1: O Big Data exige uma infraestrutura de computação distribuída para lidar com a grande quantidade de dados gerados diariamente. porque Asserção 2: A escalabilidade vertical é a única forma de garantir que sistemas de Big Data possam crescer para processar mais dados.
a. Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 justifica a 1.
b. Ambas as asserções são falsas.
c. Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 não justifica a 1.
d. A asserção 1 é incorreta e a 2 é correta.
e. A asserção 1 é correta e a 2 é incorreta.

Relacione as colunas e, na sequência, marque a alternativa que traz corretamente a combinação correta entre os itens. Bloco 1: A) Escalabilidade horizontal. B) MapReduce. C) NoSQL. Bloco 2: I - Tecnologia que realiza processamento paralelo dividindo tarefas entre servidores. II - Modelo de banco de dados ideal para lidar com grandes volumes de dados não estruturados. III - Capacidade de aumentar o desempenho ao adicionar mais máquinas de baixo custo.
a. A – II, B – I, C – III.
b. A – III, B – II, C – I.
c. A – I, B – III, C – II.
d. A – I, B – II, C – III.
e. A – III, B – I, C – II.

Relacione as colunas e, na sequência, marque a alternativa que traz corretamente a combinação correta entre os itens. Bloco 1: A) Mapeamento visual. B) Pré-processamento. C) Representação. Bloco 2: I - Processo de transformação dos dados em um formato gráfico visual. II - Transformação dos dados brutos em relações lógicas estruturadas. III - Disponibilização da visualização final ao usuário.
a. A – II, B – I, C – III.
b. A – III, B – I, C – II.
c. A – II, B – III, C – I.
d. A – I, B – II, C – III.
e. A – I, B – III, C – II.