Mineração de Dados e Big Data_Atividade3_1de1

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Iniciado: 20 nov em 18:43
Pergunta 1 0,2 pts
Pergunta 2 0,2 pts
Importante:
Caso você esteja realizando a atividade através do aplicativo "Canvas Student", é necessário que
você clique em "FAZER O QUESTIONÁRIO", no final da página.
Contextualização: "Os modelos de dados são fundamentais para estruturar, organizar e
representar informações de forma eficiente, garantindo que os dados possam ser facilmente
acessados, manipulados e analisados, seja em sistemas relacionais ou NoSQL."
Sobre modelos de dados, assinale verdade ou falso:
Modelos de dados relacionais organizam os dados em tabelas com linhas e colunas, e as
relações entre os dados são representadas por chaves primárias e chaves estrangeiras.
Verdadeiro
Falso
Contextualização: Sistemas de recomendação são ferramentas utilizadas para sugerir itens
relevantes aos usuários com base em seus comportamentos, preferências ou características.
Esses sistemas são amplamente utilizados em várias indústrias, como e-commerce, streaming de
música e vídeo, redes sociais, entre outras. O principal objetivo de um sistema de recomendação
é fornecer uma experiência personalizada, ajudando os usuários a descobrir produtos ou
conteúdos que provavelmente irão gostar, sem a necessidade de procurar ativamente.
Qual das opções a seguir é uma característica fundamental de um sistema de recomendação?
Ele não coleta ou utiliza dados de comportamento dos usuários.
Ele utiliza dados históricos de usuários e produtos para sugerir itens que possam ser de interesse.
Ele apenas recomenda produtos com base no preço mais baixo.
A+
A
A-
Teste: Atividade 3 https://famonline.instructure.com/courses/48571/quizzes/233597/take
1 of 3 20/11/2025, 18:52
Pergunta 3 0,2 pts
Pergunta 4 0,2 pts
Ele não utiliza dados históricos de usuários e produtos para sugerir itens que possam ser de interesse.
Ele realiza análise de sentimentos em tempo real sobre as opiniões dos usuários.r text provided.
Contextualização: "Os bancos de dados NoSQL são projetados para lidar com grandes
volumes de dados não estruturados e semi-estruturados, oferecendo flexibilidade, escalabilidade
e desempenho, sendo ideais para aplicações modernas que exigem alta disponibilidade e fácil
distribuição de dados em ambientes dinâmicos."
Qual das alternativas abaixo descreve corretamente uma característica de bancos de dados
NoSQL?
Bancos de dados NoSQL são baseados em um modelo relacional e utilizam tabelas e chaves primárias para
organizar dados, assim como os bancos de dados SQL.
Bancos de dados NoSQL são ideais para aplicações que exigem alta consistência, transações complexas e
estruturas rígidas de dados.
Bancos de dados NoSQL são projetados para armazenar dados não estruturados e semi-estruturados,
utilizando modelos como chave-valor, documentos, colunas e grafos.
Bancos de dados NoSQL não são escaláveis e, portanto, não são adequados para lidar com grandes volumes
de dados.
Bancos de dados NoSQL são igual aos bancos de dados SQL.
Contextualização: "O Processamento de Transações On-line (OLTP) é fundamental para
sistemas que requerem a execução rápida e segura de transações em tempo real, como bancos,
e-commerce e sistemas de reservas, garantindo a integridade e a consistência dos dados com
alta frequência e baixo tempo de resposta."
Qual das seguintes afirmativas sobre o processamento de transações on-line (OLTP) é
verdadeira?
O OLTP é otimizado somente para processar um número pequeno e limitado de transações simples e rápidas,
como compras online, transferências bancárias e atualizações de inventário em tempo real.
A+
A
A-
Teste: Atividade 3 https://famonline.instructure.com/courses/48571/quizzes/233597/take
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Pergunta 5 0,2 pts
Salvo em 18:52
O OLTP é otimizado para processar um grande número de transações simples e rápidas, como compras online,
transferências bancárias e atualizações de inventário em tempo real.
O OLTP não requer alta consistência e integridade, pois os dados podem ser alterados de forma inconsistente
sem afetar a precisão das transações.
O OLTP é projetado para realizar grandes análises de dados históricos, geralmente utilizado para grandes
consultas analíticas em vez de processar transações em tempo real.
O OLTP geralmente lida com dados não estruturados, como vídeos e imagens, e não é adequado para dados
transacionais estruturados.
Contextualização: "Os bancos de dados orientados a colunas são ideais para ambientes de
análise de grandes volumes de dados, onde consultas rápidas e eficientes em grandes conjuntos
de dados de uma única coluna são necessárias, sendo amplamente utilizados em sistemas de BI
(Business Intelligence) e Big Data."
Qual das afirmações a seguir sobre bancos de dados orientados a colunas é verdadeira?
Bancos de dados orientados a colunas não são ideais para análises de grandes volumes de dados em
operações OLAP (Online Analytical Processing), devido à sua baixa capacidade de acessar rapidamente
grandes volumes de dados de uma única coluna.
Bancos de dados orientados a colunas são ideais para análises de grandes volumes de dados em operações
OLAP (Online Analytical Processing), devido à sua capacidade de acessar rapidamente grandes volumes de
dados de uma única coluna.
Bancos de dados orientados a colunas são mais adequados para aplicações OLTP (Online Transaction
Processing), que exigem a rápida inserção e atualização de grandes volumes de dados transacionais.
Bancos de dados orientados a colunas não oferecem suporte à escalabilidade horizontal e, portanto, são
limitados em ambientes com grandes volumes de dados.
Em um banco de dados orientado a colunas, os dados são armazenados linha por linha, o que facilita a consulta
a registros completos em vez de colunas específicas.
A+
A
A-
Teste: Atividade 3 https://famonline.instructure.com/courses/48571/quizzes/233597/take
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