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A visualização dos dados é fundamental no processo de análise e interpretação.
Qual o tipo de visualização de dados mais indicada para dados temporais?
Gráfico de Barra.
Gráfico de Matriz de Dispersão.
Gráfico de Faces de Chernoff.
Gráfico de Linha.
Gráfico de Estrela.
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Exercícios Para o Conhecimento

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ESTÁCIO

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há 12 meses

Para dados temporais, o tipo de visualização de dados mais indicado é o Gráfico de Linha. Esse tipo de gráfico é eficaz para mostrar tendências ao longo do tempo, permitindo que você visualize como os dados mudam em diferentes períodos. Os gráficos de linha conectam pontos de dados em uma linha contínua, facilitando a identificação de padrões e flutuações ao longo do tempo.

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A respeito das aplicações de fluxos de dados, selecione a opção correta.
Serviços de compras online
Reapresentação de programas de televisão.
Transações bancárias, como o serviço de PIX.
Serviços sob demanda, como serviços de filme online.
Serviço de correio eletrônico

Selecione a opção correta que contém a principal plataforma de tecnologia de nuvem que é usada como referência para as outras plataformas. Microsft Azure Google Cloud Oracle Cloud Amazon AWS IBM Cloud

O data lake é composto por camadas e níveis. Selecione a opção correta a respeito da camada responsável por fazer a marcação dos dados do Data Lake.
Camada de Metadados
Camada de governança
Camada de segurança
Camada de gerenciamento do ciclo de vida da informação
Camada de gerenciamento de dados

Selecione a opção correta a respeito do nível do Data Lake responsável por fornecer dados para a análise de negócios.
Nível de gerenciamento
Nível de consumo
Nível de Metadados
Nível de governança
Nível de admissão

Observe o trecho de código abaixo
import numpy as np from pyspark import SparkContext spark_contexto = SparkContext() a = np.array([1, 5, 1, 6, 4, 7, 7]) teste = spark_contexto.parallelize(a) Selecione a opção correta a respeito dele.
A utilização do SparkContext é opcional.
A linha "spark_contexto.parallelize(a)" aplica a técnica MapReduce para processar o vetor "a".
A execução do trecho de código vai gerar um erro.
A variável "teste" corresponde a um RDD.
O objetivo do trecho de código é contar a quantidade de ocorrências dos valores do vetor "a".

O paradigma MapReduce é uma estratégia de computação com capacidade de processar grandes conjuntos de dados de maneira distribuída em várias máquinas.
Em relação à técnica MapReduce, selecione a opção que é responsável por consolidar os resultados produzidos ao longo do processamento.
Redução
Agregação
Processamento
Separação
Mapeamento

Dado que Felipe quer fazer a junção entre dois conjuntos de dados e escreveu o seguinte código: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'lkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'value': [1, 2, 3, 5]}) df2 = pd.DataFrame({'rkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'value': [5, 6, 7, 8]}) df1.merge(df2, left_on='lkey', right_on='rkey')
Qual destas alternativas descreve as saídas do código?
I ¿ O conjunto resultante terá colunas lkey, value_x, rkey, value_y
II ¿ O código não executará, pois Filipe não definiu os sufixos de coluna
III ¿ O resultado do código em questão retornará um pd.Series juntando os conjuntos pela lkey e rkey.
Apenas as opções II e III estão corretas.
Apenas a opção I está correta.
Apenas as opções I e III estão corretas.
Apenas a opção II está correta.
Apenas a opção III está correta.

No mundo de Big Data, temos dados os mais variados possíveis, e sua classificação é fundamental para um cientista de dados.
As notas que compõem o histórico escolar de um aluno são classificadas como que tipo de dados?
Temporais
Atemporais
Numéricos
Semi-Estruturados
Categóricos

Dentre as inúmeras bibliotecas da linguagem Python qual destas é a que abstrai conceitos de engenharia de aprendizado de máquina e implementa modelos de ML?
Numpy
Pandas
BeautifulSoup
Scikit-Learn
OS

Qual o processo irmão do KDD que é utilizado comumente no âmbito industrial?
SIGM.
SIGKDD.
CRISP-DM.
KDD-DM.
KDM.

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