Logo Passei Direto
Buscar
Considerando o texto apresentado, avalie as afirmacoes a seguir.

I. Todas as técnicas de análise de dados fornecem ao executivo de negócios uma visão sobre sua performance, insights que o ajudarão a trabalhar em suas metas estratégicas e recomendações futuras de negócio.

II. Big Data diferentemente de data mining ou mineração de dados, tem a capacidade de trabalhar com diferentes tipos de dados, sejam eles estruturados ou não e com um volume de dados exponencialmente maior.

III. Data mining, assim como Big Data, realiza previsões futuras, mas não têm a capacidade de gerar insights para que estas previsões se concretizem.

É correto o que se afirma em:

I. Todas as técnicas de análise de dados fornecem ao executivo de negócios uma visão sobre sua performance, insights que o ajudarão a trabalhar em suas metas estratégicas e recomendações futuras de negócio.
II. Big Data diferentemente de data mining ou mineração de dados, tem a capacidade de trabalhar com diferentes tipos de dados, sejam eles estruturados ou não e com um volume de dados exponencialmente maior.
III. Data mining, assim como Big Data, realiza previsões futuras, mas não têm a capacidade de gerar insights para que estas previsões se concretizem.
II e III, apenas.
I, apenas.
I e II, apenas.
III, apenas.
II e III, apenas.
I, II e III.
User badge image
Aprendendo com Desafios

há 2 anos

Respostas

User badge image

Ed Verified user icon

há 9 meses

Vamos analisar cada uma das afirmações: I. Todas as técnicas de análise de dados fornecem ao executivo de negócios uma visão sobre sua performance, insights que o ajudarão a trabalhar em suas metas estratégicas e recomendações futuras de negócio. Essa afirmação é verdadeira, pois a análise de dados tem como objetivo fornecer informações úteis para a tomada de decisão. II. Big Data, diferentemente de data mining ou mineração de dados, tem a capacidade de trabalhar com diferentes tipos de dados, sejam eles estruturados ou não e com um volume de dados exponencialmente maior. Essa afirmação também é verdadeira, pois Big Data realmente lida com grandes volumes de dados e tipos variados, enquanto a mineração de dados geralmente se concentra em dados estruturados. III. Data mining, assim como Big Data, realiza previsões futuras, mas não têm a capacidade de gerar insights para que estas previsões se concretizem. Essa afirmação é falsa. Data mining é capaz de gerar insights a partir dos dados analisados, ajudando a concretizar previsões. Agora, vamos resumir as afirmações: - I: Verdadeira - II: Verdadeira - III: Falsa Portanto, as afirmações corretas são I e II. A alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: I e II, apenas.

Essa resposta te ajudou?

0
Dislike0
left-side-bubbles-backgroundright-side-bubbles-background

Crie sua conta grátis para liberar essa resposta. 🤩

Já tem uma conta?

Ao continuar, você aceita os Termos de Uso e Política de Privacidade

User badge image

Ed Verified user icon

há 2 anos

A alternativa correta é: I e II, apenas. Justificativa: - A afirmativa I está correta, pois todas as técnicas de análise de dados fornecem insights para o executivo de negócios trabalhar em suas metas estratégicas e recomendações futuras de negócio. - A afirmativa II também está correta, pois Big Data tem a capacidade de trabalhar com diferentes tipos de dados, sejam eles estruturados ou não e com um volume de dados exponencialmente maior. - A afirmativa III está incorreta, pois Data Mining tem a capacidade de gerar insights para que as previsões se concretizem.

Essa resposta te ajudou?

0
Dislike1
User badge image

Daiane Barbosa

há 10 meses

correta é II E III


Essa resposta te ajudou?

2
Dislike0

Ainda com dúvidas?

Envie uma pergunta e tenha sua dúvida de estudo respondida!

Essa pergunta também está no material:

Mais perguntas desse material

Com base nas informações e nos fragmentos de texto apresentados, avalie as afirmações a seguir.

I. A explosão do Big Data trouxe à tona uma demanda que não para: a necessidade de profissionais capazes de extrair, analisar e gerar insights a partir de um grande volume de dados coletados. Isso porque o ambiente Big Data, conta com dados dos mais variados tipos (estruturados, não-estruturados e semiestruturados) em repositórios estratosféricos, ou seja, duas de suas características mais relevantes: veracidade e velocidade.

II. Considerando a grande variedade de dados, em um ambiente Big Data, tratar dados estruturados, presentes em grandes bases de dados, ou semiestruturados, os quais não possuem uma estruturada pré-definida, ou ainda processar imagens, áudios e qualquer tipo de documento online, não estruturado, faz parte do processo.

III. Profissionais da ciência de dados necessitam desenvolver habilidades adicionais a sua formação de carreia. Habilidades em matemática, estatística e programação por exemplo, para serem efetivamente aptos a limpar, tratar e organizar uma variedade imensa de diferentes tipos de dados, além de serem capazes de criar algoritmos para tais tarefas. São estas características que os difere dos engenheiros e antigos analistas de dados.

É correto o que se afirma em:

I. A explosão do Big Data trouxe à tona uma demanda que não para: a necessidade de profissionais capazes de extrair, analisar e gerar insights a partir de um grande volume de dados coletados. Isso porque o ambiente Big Data, conta com dados dos mais variados tipos (estruturados, não-estruturados e semiestruturados) em repositórios estratosféricos, ou seja, duas de suas características mais relevantes: veracidade e velocidade.
II. Considerando a grande variedade de dados, em um ambiente Big Data, tratar dados estruturados, presentes em grandes bases de dados, ou semiestruturados, os quais não possuem uma estruturada pré-definida, ou ainda processar imagens, áudios e qualquer tipo de documento online, não estruturado, faz parte do processo.
III. Profissionais da ciência de dados necessitam desenvolver habilidades adicionais a sua formação de carreia. Habilidades em matemática, estatística e programação por exemplo, para serem efetivamente aptos a limpar, tratar e organizar uma variedade imensa de diferentes tipos de dados, além de serem capazes de criar algoritmos para tais tarefas. São estas características que os difere dos engenheiros e antigos analistas de dados.
II e III, apenas
I, apenas.
I e II, apenas.
III, apenas.
II e III, apenas.
I, II e III.

Mais conteúdos dessa disciplina