A finalidade da cultura de Data Analytics é auxiliar as empresas a entenderem a sua realidade e identificar as suas potencialidades. Indique qual a ordem correta dos conceitos:
(1) Big Data
(2) DataWarehouse
(3) Data Analytics
(4) Data Lake
( ) é um repositório de dados onde ficam armazenadas as bases de dados de diversos sistemas existentes em uma organização.
( ) Suas categorias são: Social Data, Enterprise Data e Personal Data.
( ) pode ser encontrado em três formas: Estruturado; Não estruturado e Semi-estruturado.
( ) Também pode ser chamado de “data swamps” (pantano de dados).
Assinale a alternativa correta:
a. 2; 1; 4 e 3.
b. 2; 3; 1 e 4.
c. 1; 2; 4 e 3.
d. 4; 3; 1 e 2.
e. 1; 2; 3 e 4.
a. 2; 1; 4 e 3.
b. 2; 3; 1 e 4.
c. 1; 2; 4 e 3.
d. 4; 3; 1 e 2.
e. 1; 2; 3 e 4.
(1) Big Data
(2) DataWarehouse
(3) Data Analytics
(4) Data Lake
( ) é um repositório de dados onde ficam armazenadas as bases de dados de diversos sistemas existentes em uma organização.
( ) Suas categorias são: Social Data, Enterprise Data e Personal Data.
( ) pode ser encontrado em três formas: Estruturado; Não estruturado e Semi-estruturado.
( ) Também pode ser chamado de “data swamps” (pantano de dados).
Assinale a alternativa correta:
a. 2; 1; 4 e 3.
b. 2; 3; 1 e 4.
c. 1; 2; 4 e 3.
d. 4; 3; 1 e 2.
e. 1; 2; 3 e 4.
a. 2; 1; 4 e 3.
b. 2; 3; 1 e 4.
c. 1; 2; 4 e 3.
d. 4; 3; 1 e 2.
e. 1; 2; 3 e 4.
Respostas
Ed 
há 2 anos
Vamos analisar cada um dos conceitos e suas definições: 1. Data Warehouse (2): É um repositório de dados onde ficam armazenadas as bases de dados de diversos sistemas existentes em uma organização. 2. Big Data (1): Suas categorias são: Social Data, Enterprise Data e Personal Data. 3. Data Analytics (3): Pode ser encontrado em três formas: Estruturado; Não estruturado e Semi-estruturado. 4. Data Lake (4): Também pode ser chamado de “data swamps” (pântano de dados). Agora, vamos organizar as definições na ordem correta: - (2) Data Warehouse: é um repositório de dados onde ficam armazenadas as bases de dados de diversos sistemas existentes em uma organização. - (1) Big Data: Suas categorias são: Social Data, Enterprise Data e Personal Data. - (4) Data Lake: Também pode ser chamado de “data swamps” (pântano de dados). - (3) Data Analytics: pode ser encontrado em três formas: Estruturado; Não estruturado e Semi-estruturado. Portanto, a ordem correta é: 2; 1; 4 e 3. A alternativa correta é: a. 2; 1; 4 e 3.
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Dentre os vários métodos de Machine Learning disponíveis na literatura, os mais conhecidos são classificação, regressão e clustering. É correto afirmar que:
( ) Classificação, são utilizados para a identificação do rótulo de determinadas observações com base em características e informações previamente conhecidas.
( ) O método regressão é um conjunto de dados não rotulados, este método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.
( ) Agrupamento ou clustering utilizam um conjunto de dados não rotulados, este método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.
( ) Agrupamento ou clustering, são utilizados para a identificação do rótulo de determinadas observações com base em características e informações previamente conhecidas.
( ) O método regressão é utilizado em algoritmos de aprendizagem supervisionada, que busca modelar relações entre variáveis dependentes e independentes através de métodos estatísticos.
a. F; F; V; V; V.
b. F; V; V; F; F.
c. V; F; F; V; V.
d. V; F; V; F; V.
e. V; F; F; F; V.
a. F; F; V; V; V.
b. F; V; V; F; F.
c. V; F; F; V; V.
d. V; F; V; F; V.
e. V; F; F; F; V.
Sobre o aprendizado não-supervisionado é correto afirmar:
I - O objetivo é de identificar os padrões existentes nos dados sob análise, suas similaridades (conforme critério estabelecido), suas diferenças e efetuar um agrupamento consistente das informações analisadas.
II- No aprendizado não-supervisionado, o algoritmo não recebe os rótulos de entrada e, portanto, não conhece os rótulos de saída que devem ser gerados.
III - Têm o objetivo de fazer previsões baseados no conjunto de dados que estão sendo analisados, sejam eles dados históricos ou não, eles são treinados por meio de exemplos rotulados, como uma entrada na qual a saída desejada é conhecida.
IV - Os resultados desse tipo de algoritmo são geralmente marcados como classificação e regressão.
a. Apenas as alternativas II e III estão corretas.
b. Apenas a alternativa I está correta.
c. Apenas as alternativas I e II estão corretas.
d. Apenas as alternativas I e III estão corretas.
e. Apenas a alternativa IV está correta.
a. Apenas as alternativas II e III estão corretas.
b. Apenas a alternativa I está correta.
c. Apenas as alternativas I e II estão corretas.
d. Apenas as alternativas I e III estão corretas.
e. Apenas a alternativa IV está correta.
Sobre ETL (EXTRACT TRANSFORM LOAD) que alternativa correta é?
a. A técnica de integração de dados surgiu da demanda dos negócios de agregar dados de fontes distintas para serem analisadas.
b. Gerencia o armazenamento de grandes conjuntos de dados, de forma distribuída.
c. O processo de ETL é a execução das etapas de Extração, Transformação e Atualização de Dados.
d. É o processo não-trivial de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e ultimamente compreensíveis.
e. Atua no plano estratégico da empresa.
a. A técnica de integração de dados surgiu da demanda dos negócios de agregar dados de fontes distintas para serem analisadas.
b. Gerencia o armazenamento de grandes conjuntos de dados, de forma distribuída.
c. O processo de ETL é a execução das etapas de Extração, Transformação e Atualização de Dados.
d. É o processo não-trivial de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e ultimamente compreensíveis.
e. Atua no plano estratégico da empresa.
Associe os termos dos 5Vs de Big Data às suas respectivas características, e indique a alternativa correta.
(1) Volume
(2) Velocidade
(3) Variedade
(4) Veracidade
(5) Valor
( ) Dados autênticos e verdadeiros.
( ) Processamento ágil.
( ) Utilidade dos dados.
( ) Fontes de dados muito heterogêneas.
( ) Grande quantidade de dados gerados.
a. 2; 3; 5; 1; 4.
b. 4; 2; 5; 3; 1.
c. 2; 3; 5; 1; 4.
d. 5; 4; 3; 2; 1.
e. 3; 4; 5; 1; 2.
a. 2; 3; 5; 1; 4.
b. 4; 2; 5; 3; 1.
c. 2; 3; 5; 1; 4.
d. 5; 4; 3; 2; 1.
e. 3; 4; 5; 1; 2.
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