A Big Data é uma área tecnológica que trabalha com a coleta, manuseio e interpretação de grandes quantidades de dados. 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. 4; 2; 5; 3; 1. b. 3; 4; 5; 1; 2. c. 2; 3; 5; 1; 4. d. 2; 3; 5; 1; 4. e. 5; 4; 3; 2; 1.
a. 4; 2; 5; 3; 1.
b. 3; 4; 5; 1; 2.
c. 2; 3; 5; 1; 4.
d. 2; 3; 5; 1; 4.
e. 5; 4; 3; 2; 1.
a. 4; 2; 5; 3; 1.
b. 3; 4; 5; 1; 2.
c. 2; 3; 5; 1; 4.
d. 2; 3; 5; 1; 4.
e. 5; 4; 3; 2; 1.
Respostas
Ed 
há 2 anos
Vamos analisar os 5Vs de Big Data e suas características: 1. Volume: Grande quantidade de dados gerados. 2. Velocidade: Processamento ágil. 3. Variedade: Fontes de dados muito heterogêneas. 4. Veracidade: Dados autênticos e verdadeiros. 5. Valor: Utilidade dos dados. Agora, vamos associar as características: - ( ) Dados autênticos e verdadeiros. → Veracidade (4) - ( ) Processamento ágil. → Velocidade (2) - ( ) Utilidade dos dados. → Valor (5) - ( ) Fontes de dados muito heterogêneas. → Variedade (3) - ( ) Grande quantidade de dados gerados. → Volume (1) Agora, organizando as associações: - 4; 2; 5; 3; 1. A alternativa correta é: a. 4; 2; 5; 3; 1.
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a. Todas as alternativas estão corretas.
b. Esse método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.
c. É útil quando o custo associado à rotulação é muito alto para possibilitar um processo de treinamento totalmente rotulado.
d. É útil quando o custo associado à rotulação é muito baixo para possibilitar um processo de treinamento totalmente rotulado.
e. É feito um mapeamento das apenas de variáveis de saída.
Análise de dados é um processo que a partir de dados brutos é realizada a inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados. As etapas de processamento desses dados são as seguintes: I - Observação, questionamento, hipóteses; II - Experimentação, análise dos resultados e conclusão; III - Observação, carregamento dos dados, análise dos resultados; IV - Experimentação e análise e limpeza dos dados. a. Alternativas I e II estão corretas. b. Alternativas I e III estão corretas. c. Somente a alternativa I está correta. d. Somente a alternativa IV está correta. e. Alternativas III e IV estão corretas.
a. Alternativas I e II estão corretas.
b. Alternativas I e III estão corretas.
c. Somente a alternativa I está correta.
d. Somente a alternativa IV está correta.
e. Alternativas III e IV estão corretas.
Uma das grandes vantagens de se utilizar Python são os pacotes exclusivos para Ciência de Dados que podemos citar: a. scikit-learn, NumPy e Pandas. b. Parsing, scikit-learn e NumPy. c. scikit-learn, NumPy e Kivy. d. Parsing, Kivy e Pandas. e. Kivy, Parsing e REPL.
a. scikit-learn, NumPy e Pandas.
b. Parsing, scikit-learn e NumPy.
c. scikit-learn, NumPy e Kivy.
d. Parsing, Kivy e Pandas.
e. Kivy, Parsing e REPL.
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