Os métodos tradicionais de agrupamento (clustering) podem ser implementados por uma diversidade de algoritmos. Relacione a classe de algoritmos com os métodos, associando os itens, conforme o código abaixo:
I – Algoritmos DIANA, ROCK.
II – Algoritmos DBSCAN, OPTICS.
III – Algoritmos Expectation-Maximization (EM), Self-Organization Map (SOM)
IV – Algoritmos K-Means, CLARANS.
V – Algoritmos STING, WAVECLUSTER.
( ) Métodos hierárquicos.
( ) Métodos baseados em grid.
( ) Métodos de particionamento.
( ) Métodos baseados em modelos.
( ) Métodos baseados em densidade.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A III – IV – II – I – V.
B I – IV – V – II – III.
C I – V – IV – III – II.
D II – V – III – IV – I.
I – Algoritmos DIANA, ROCK.
II – Algoritmos DBSCAN, OPTICS.
III – Algoritmos Expectation-Maximization (EM), Self-Organization Map (SOM)
IV – Algoritmos K-Means, CLARANS.
V – Algoritmos STING, WAVECLUSTER.
( ) Métodos hierárquicos.
( ) Métodos baseados em grid.
( ) Métodos de particionamento.
( ) Métodos baseados em modelos.
( ) Métodos baseados em densidade.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A III – IV – II – I – V.
B I – IV – V – II – III.
C I – V – IV – III – II.
D II – V – III – IV – I.
Respostas
Ed 
há 3 anos
A sequência correta é: C) I - V - IV - III - II. Explicação: - I - Algoritmos DIANA, ROCK: Métodos hierárquicos. - V - Algoritmos STING, WAVECLUSTER: Métodos baseados em grid. - IV - Algoritmos K-Means, CLARANS: Métodos de particionamento. - III - Algoritmos Expectation-Maximization (EM), Self-Organization Map (SOM): Métodos baseados em modelos. - II - Algoritmos DBSCAN, OPTICS: Métodos baseados em densidade.
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Jeazi Rodrigues Lemos
há 7 meses
C) I - V - IV - III - II.
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Qual seria a solução mais viável para auxiliar esse gestor? A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A
Monitoramento das atividades dos clientes nas redes sociais através da coleta de dados via Spark Streaming, armazenar todos os dados (externos e internos) no HDFS para manter uma base histórica e realizar análises preditivas atribuindo scores para mensurar a aderência do cliente à organização.
B
Coleta dos dados estruturados utilizando o HiveQL e armazenamento em batch (lote) utilizando o HDFS do Hadoop e análise tradicional em cluster para agrupar clientes com mais fidelidade em um mesmo grupo, enquanto que outros formam um segundo grupo.
C
Aplicação de processos tradicionais de ETL e armazenamento de dados no Data Lake ou Data Warehouse. Posteriormente esses dados podem ser processados via Hadoop MapReduce. Além disso, modelos de Machine Learning podem ser aplicados para prever se um cliente sairá ou não da empresa.
D
Construção de uma arquitetura de BI híbrida (lote e dados em tempo real). A coleta de dados poderia ficar a cargo do Sqoop e o armazenamento de dados a cargo do Spark. Os dados podem ser analisados por algoritmos de mineração de dados para mapear as atividades dos clientes.
Em se tratando dos tipos de análises existentes, qual a opção que descreve a análise prescritiva? A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A
Etapa mais avançada da análise de dados que fornece apoio à tomada de decisão de forma automatizada com mínima intervenção humana. Isso é possível graças às experiências desenvolvidas que são aperfeiçoadas ao longo do tempo.
B
É um processo voltado para responder perguntas do passado para inferir situações que venham a ocorrer. Por isso, a participação humana é importante para fornecer suporte e aprimorar as decisões obtidas pelos algoritmos implementados.
C
É um tipo de análise voltado para responder apenas perguntas de situações que ainda não ocorreram, mas que provavelmente venham a ocorrer. Isso é obtido através da criação de modelos de aprendizagem de máquina avançados.
D
Análise prescritiva refere-se ao tipo de análise que é responsável por tomar as decisões com independência. Procura responder perguntas como: “Por que esse evento aconteceu?” e obtém respostas através de algoritmos de classificação.
Relacione a classe de algoritmos com os métodos, associando os itens, conforme o código abaixo:
I – Algoritmos DIANA, ROCK.
II – Algoritmos DBSCAN, OPTICS.
III – Algoritmos Expectation-Maximization (EM), Self-Organization Map (SOM)
IV – Algoritmos K-Means, CLARANS.
V – Algoritmos STING, WAVECLUSTER.
( ) Métodos hierárquicos.
( ) Métodos baseados em grid.
( ) Métodos de densidade.
( ) Métodos de particionamento.
( ) Métodos de grade.
( ) Métodos baseados em modelos.
( ) Métodos baseados em densidade.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I – V – IV – III – II.
B III – IV – II – I – V.
C I – IV – V – II – III.
D II – V – III – IV – I.
No que se refere à clusterização é CORRETO afirmar que:
A Composto por várias medidas de distância, entre estas a distância Euclidiana que, devido à sua popularidade, pode se aplicar a praticamente todas as classes de problemas.
B É útil para classificar um grupo de objetos com classes já definidas, por exemplo, prever a média de vendas de casas em uma determinada região.
C É empregada em situações onde não há conhecimento prévio de uma classe. A classificação é feita mediante agrupamento através de alguma medida de distância.
D Dados que fazem parte do mesmo grupo apresentam um grau de similaridade ou dissimilaridade elevado.
6 ache Sqoop permite mover grandes volumes de dados das fontes para o HDFS.
( ) O Apache Mahout é um componente responsável por trabalhar diretamente com os dados da fonte: extraindo e coletando dados tanto para processamento em lote como em tempo real.
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A F – V – F – V.
B V – V – F – F.
C F – F – V – V.
D V – V – V – F.
Em relação a esses tipos de dados é correto afirmar que:
A São pouco percebidos pelas empresas por conta da complexidade em lidar com essas estruturas. São extremamente custosos se comparados ao formato estruturado e carecem de técnicas para melhorar o processo de análise.
B São dados difíceis de serem decifrados ou compreendidos pela máquina, por conta da sua estrutura. A linguagem humana é incompreensível pela máquina, o que torna o processo de descoberta de conhecimento inviável.
C São de vital importância para as empresas, porém, são pouco explorados e apresentam baixo poder de aplicabilidade. Google e IBM são algumas das poucas empresas que investem recursos em análise de dados textuais.
D Apresentam formato livre e são produzidos pela linguagem humana. Para que seja possível realizar a análise existe a necessidade de transformá-los em um formato estruturado.
Em relação a essas métricas, associe os itens, conforme o código abaixo:
I – Coeficiente de agrupamento.
II – Coesão.
III – Clique.
( ) É uma medida que representa o grau de ligação existente entre dois vértices.
( ) É uma medida que indica a probabilidade de formação de clusters entre os vértices.
( ) Quando um determinado vértice está diretamente conectado a todos os outros vértices.
A partir das alternativas abaixo, assinale a CORRETA:
A II – III – I.
B I – II – III.
C II – I – III.
D III – II – I.
Em relação aos métodos hierárquicos é CORRETO afirmar que:
A Divide o cluster através de níveis, onde os objetos alocados nos níveis superiores da árvore são mais próximos entre si.
B Apresenta como vantagem a simplicidade e o fato de ser eficiente, mesmo em situações onde o conjunto de dados é significativo.
C Define aleatoriamente um ponto de partida para o parâmetro K e assim tenta otimizar o resultado ao longo das iterações.
D Agrupa um conjunto de pontos de dados em uma estrutura de árvore (dendograma) e fornece boa capacidade para comunicação dos resultados.
Relacione as técnicas com os algoritmos que as compõem, associando os itens, conforme o código abaixo:
I – Clusterização Paralela.
II – Clusterização baseada em MapReduce.
( ) GPMR.
( ) PBIRCH.
( ) MR-DBSCAN.
( ) G-DBSCAN.
A I – II – I – II.
B II – I – I – II.
C I – II – II – I.
D II – I – II – I.
Sobre este componente, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
É uma estrutura física do Spark que guarda informações dos objetos do Spark. Sua única limitação é não possuir um mecanismo para tratamento de falhas.
Possui uma estrutura similar a uma tabela, conhecida como dataset que pode armazenar dados de diferentes tipos.
Fornece suporte a dois tipos de operações: transformação e ação. Quando se aplica uma transformação um novo RDD é criado, mas o conjunto de dados só é alterado se for aplicada uma etapa de ação.
Algumas operações de transformação são: SortByKey, FlatMap e GroupByKey enquanto que collect, count e CountByKey são operações de ação.
A F – V – V – V.
B V – V – V – F.
C F – F – V – V.
D F – V – V – F.
Os textos acima expõem conceitos relacionados ao Processamento de Linguagem Natural (PLN), em relação a esse conceito e suas aplicações é correto afirmar que:
A Tem como fundamento compreender o contexto no qual um discurso foi empregado, por meio de análises léxicas, sintáticas, semânticas, etc., como é caso quando deseja-se converter voz em texto.
B Pode ser aplicada tanto em análise de dados estruturados como não estruturados e realiza algumas etapas, como a extração semântica no texto que observa padrões de escrita em uma frase.
C Um dos campos de aplicação é a análise de sentimentos, ao considerar a questão subjetiva extraindo emoções de um discurso. É um tipo de aplicação ainda pouco consolidada e não possui muitos cases, porém, apresenta grande potencial.
D Basicamente, realiza a análise de texto em grandes volumes de dados, por exemplo, análise de posts no Facebook. A PLN é um campo definitivamente consolidado.
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