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Tecnologia da Informação

Tecnologia da Informação é uma disciplina que aborda o uso de tecnologias para gerenciar e processar informações. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre redes de computadores, sistemas operacionais, banco de dados, programação, segurança da informação, entre outros temas. A disciplina é importante para profissionais da área de tecnologia, que precisam entender as ferramentas e técnicas para desenvolver soluções tecnológicas eficientes e seguras. O conhecimento em Tecnologia da Informação é fundamental para profissionais de diversas áreas, que utilizam a tecnologia para otimizar processos e aumentar a produtividade.

Exam

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Fundamentos de Big Data Avaliação I - Individual FLEX ( Cod :) ( peso :1,50)

RESTRICTED

Ciência da Computação

Graduate

UNIASSELVI IERGS

enio ricardo de farias

Outros

Other

A ciência dos dados permite transformar o dado bruto em poderosos insights para as mais diversas áreas do conhecimento. Durante o processo de dados...

A ciência dos dados permite transformar o dado bruto em poderosos insights para as mais diversas áreas do conhecimento. Durante o processo de dados, existe um princípio que afirma que uma análise dos dados em seu ciclo de vida mantém a atenção em como o valor dos dados pode diminuir de acordo com o seu envelhecimento. Assim, o dado tem mais valor quanto mais recente for. A maioria das organizações não pode operar no máximo desempenho tendo pontos cegos, isto é, falta de dados disponíveis, de 30 dias ou mais.
Sobre esse princípio apresentado, assinale a alternativa CORRETA.
a) Princípio dos grandes dados.
b) Princípio do uso de dados 90/90.
c) Princípio da redução do valor de dados.
d) Princípio de dados em contexto.

General Studies

Questões para Estudantes: Compartilhando questões desafiadoras para estudantes de diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos testar nossos conhecimentos e aprender mais sobre os assuntos que nos interessam!

Questões para Estudantes

O Big Data é um advento tecnológico de processamento de grandes volumes de dados que vem ganhando notoriedade por conta de oportunidades e desafios...

O Big Data é um advento tecnológico de processamento de grandes volumes de dados que vem ganhando notoriedade por conta de oportunidades e desafios em torno de sua utilidade no apoio aos negócios.
Sobre o Big Data, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) O objetivo do KDD é a extração de relações implícitas e desconhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento útil.
( ) A ciência de dados não pode consumir o volume de dados gerado por Big Data.
( ) Um cientista de dados é o profissional que usa Big Data para gerar insights.
( ) Um dataset é um conjunto de dados sobre determinado tema.
a) V - V - F - F.
b) V - F - V - F.
c) V - F - F - V.
d) F - V - V - F.

O tema Big Data tem despertado interesse nos profissionais que trabalham com a Gestão da Informação. Ao tratar dessa temática, é importante discuti...

O tema Big Data tem despertado interesse nos profissionais que trabalham com a Gestão da Informação. Ao tratar dessa temática, é importante discutir os 3Vs do Big Data e as fases de Discovery, Data Preparation, Model Planning e Analytics.
Assinale a alternativa CORRETA que apresenta os 3Vs do Big Data.
a) Vapor, velocidade e válvulas.
b) Volume, vontade e vácuo.
c) Volume, velocidade e variedade.
d) Vacância, velocidade e variedade.

Uma tendência no processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, também conhecido como KDD (Knowledge Discovery in Databases), é o uso co...

Uma tendência no processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, também conhecido como KDD (Knowledge Discovery in Databases), é o uso conjunto das tecnologias de mineração de dados (data mining) e data warehouse, de maneira que o processo de mineração seja beneficiado pelo processamento que os dados passaram a popular o data warehouse.
Sobre o objetivo do KDD, assinale a alternativa CORRETA.
a) O objetivo do KDD é a extração de relações implícitas e desconhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento útil.
b) O objetivo do KDD é a extração de relações implícitas e desconhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento inútil.
c) O objetivo do KDD é a extração de relações não implícitas e conhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento inútil.
d) O objetivo do KDD é a extração de relações não implícitas e conhecidas nas bases de dados para geração de conhecimento útil.

A Mineração de Dados é uma das tecnologias mais promissoras da atualidade. Um dos fatores deste sucesso é o fato de dezenas e, muitas vezes, de mil...

A Mineração de Dados é uma das tecnologias mais promissoras da atualidade. Um dos fatores deste sucesso é o fato de dezenas e, muitas vezes, de milhões de reais serem gastos pelas companhias na coleta dos dados e, no entanto, nenhuma informação útil é identificada.
Sobre a mineração, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Algoritmos genéticos.
II- Método do vizinho mais próximo.
III- Indução de regras.
IV- Visualização de dados.
( ) A partir de ferramentas que utilizam gráficos, é possível realizar interpretações visuais de relações complexas.
( ) Técnicas de otimização baseadas em combinação genética e seleção natural.
( ) É a técnica que classifica cada registro em um conjunto de dados combinando os registros mais semelhantes.
( ) Consiste na extração baseada em regras condicionais a partir da significância estatística.

A Mineração de Dados é responsável pela busca e análise dos dados primitivos, com o objetivo de extrair informações deles. A partir das informações...

A Mineração de Dados é responsável pela busca e análise dos dados primitivos, com o objetivo de extrair informações deles. A partir das informações extraídas, a análise pode ser potencializada com a utilização de recursos visuais representativos, por meio de técnicas de Visualização de Informação.
Sobre o processo de KDD, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A seleção é responsável por escolher onde os dados serão armazenados.
( ) A transformação é responsável por transformar os dados para um único padrão.
( ) O pré-processamento é responsável pela limpeza e preparação dos dados.
( ) A seleção é responsável por aplicar os métodos de machine learning.
a) V - F - F - V.
b) F - V - V - F.
c) F - F - F - F.
d) V - V - F - V.

A ideia central ao conceito Big Data é a tomada de decisão em tempo real sobre uma corrente contínua de dados (streaming computing), cuja fonte é u...

A ideia central ao conceito Big Data é a tomada de decisão em tempo real sobre uma corrente contínua de dados (streaming computing), cuja fonte é um ou mais repositórios.
Sobre as aplicações de Big Data, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Big Data pode ser aplicado em saúde.
( ) Big Data pode ser aplicado na administração pública.
( ) Onde houver dados não se pode aplicar Big Data.
( ) Big data representa um pequeno conjunto de dados.
a) V - V - F - F.
b) F - F - V - V.
c) V - F - V - F.
d) F - V - V - V.

O processo de KDD é um conjunto de atividades contínuas que compartilham o conhecimento descoberto a partir de bases de dados. Esse processo é comp...

O processo de KDD é um conjunto de atividades contínuas que compartilham o conhecimento descoberto a partir de bases de dados. Esse processo é composto por várias etapas.
Sobre as etapas do KDD, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Seleção.
II- Pré-processamento.
III- Transformação.
IV- Mineração de Dados.
( ) Etapa responsável por selecionar os atributos que serão utilizados.
( ) Etapa em que os dados são transformados.
( ) Etapa em que os dados são limpos e preparados.
( ) Etapa que executa os algoritmos para extrair conhecimento dos dados.

A mineração de dados é uma solução que pode ser proveitosa às organizações que querem melhor explorar os dados que possuem em seus repositórios. Ut...

A mineração de dados é uma solução que pode ser proveitosa às organizações que querem melhor explorar os dados que possuem em seus repositórios. Utilizando o processo de KDD, a mineração permite extrair conhecimento sobre os dados armazenados.
Sobre o processo de KDD, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Os algoritmos genéticos consistem em modelos preditivos não lineares que aprendem por meio do treinamento e se assemelham às redes neurais biológicas.
( ) O método do vizinho mais próximo é a técnica que classifica cada registro em um conjunto de dados combinando os registros mais semelhantes.
( ) A indução de regras consiste na extração baseada em regras condicionais a partir da significância estatística.
( ) As redes neurais artificiais consistem em modelos preditivos não lineares que aprendem por meio do treinamento e se assemelham às redes neurais biológicas.
a) V - V - V - F.
b) V - F - V - V.
c) F - F - F - V.
d) F - V - V - V.

Big Data e ciência de dados são termos que caminham em conjunto no desenvolvimento de novas tecnologias. A ciência de dados é devotada à extração d...

Big Data e ciência de dados são termos que caminham em conjunto no desenvolvimento de novas tecnologias. A ciência de dados é devotada à extração de informação útil a partir de imensas, complexas e dinâmicas bases de dados (Big Data).
Sobre os princípios da ciência de dados, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) O princípio da redução do valor de dados trata do caso de quando uma análise dos dados em seu ciclo de vida mantém a atenção em como o valor dos dados pode diminuir de acordo com o seu envelhecimento.
( ) O princípio do uso de dados 90/90 trata de uma atuação em tempo real ou quase em tempo real sobre dados operacionais que podem trazer valor importantes.
( ) O princípio das formas normais trata de sempre se aplicar formas normais nos dados em um cenário de dados, as formas normais são técnicas de modelagem de dados que permitem essa demanda em situações inviáveis de processamento.
( ) Para capturar, processar, formatar e distribuir dados rapidamente e quase em tempo real, é necessário um grande investimento em infraestrutura e gerenciamento de dados para fazer a ligação remota dos sistemas presentes nos pontos de venda (PDVs) para armazenamento de dados, sistema de análise de dados e aplicativos que geram relatórios.
a) F - F - V - V.
b) F - V - F - F.
c) V - F - V - F.
d) V - V - F - V.

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