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Machine Learning, Deep Learning e Bigdata
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Preguntas del test (18)
1O datamining é a tarefa de encontrar estruturas interessantes em uma estrutura
de dados, por exemplo, padrões estatísticos, modelos preditivos, relacionamentos
escondidos etc. Considerando a figura acima, que mostra as áreas relacionadas ao
datamining, assinale a opção incorreta.- AA visualização é usada para facilitar a descoberta humana, e o banco de dados
contém os dados a serem pesquisados. - BAs estatísticas têm como foco a teoria e a avaliação de hipóteses.
- CO machine learning tem uma índole heurística, que foca na melhoria de desempenho de um agente de aprendizagem.
- DA classificação encontra agrupamentos naturais de instâncias dado um grupo de dados não etiquetado.
- AA visualização é usada para facilitar a descoberta humana, e o banco de dados
2A figura ilustra um recurso empregado no desenvolvimento de sistemas, e tem
como características:
I – Constitui um método simples para sistematizar uma classe de fatos, probabilidades
e oportunidades combinados, cujos efeitos poderiam ser difíceis de
manipular e comparar.
II – pode ser utilizada em diversas situações, da avaliação de riscos ou comparação
entre propostas alternativas até a discussão dos resultados de um
brainstorming.
III – proporcionam um recurso útil de análise quando utilizada em conjunto com
um banco de dados consolidado ou técnicas de modelagem por computador.
Esse recurso é conhecido por:- AÁrvore de decisão
- BGráfico de decisão
- CÁrvore de alternativas
- DGráfico de alternativas
- EDiagrama de alternativas
3Big Data é:
- Avolume + variedade + agilidade + efetividade, tudo agregando + valor + atualidade.
- Bvolume + oportunidade + segurança + veracidade, tudo agregando + valor.
- Cdimensão + variedade + otimização + veracidade, tudo agregando + agilidade.
- Dvolume + variedade + velocidade + veracidade, tudo agregando + valor.
- Evolume + disponibilidade + velocidade + portabilidade, tudo requerendo - valor.
4Com referência a big data, assinale a opção correta.
- AA definição mais ampla de big data restringe o termo a duas partes — o volume absoluto e a velocidade —, o que facilita a extração das informações e dos insights de negócios.
- BO sistema de arquivos distribuído Hadoop implementa o algoritmo Dijkstra modificado para busca irrestrita de dados em árvores aglomeradas em clusters com criptografia.
- CEm big data, o sistema de arquivos HDFS é usado para armazenar arquivos muito grandes de forma distribuída, tendo como princípio o write-many, read-once.
- DPara armazenar e recuperar grande volume de dados, o big data utiliza bancos SQL nativos, que são bancos de dados que podem estar configurados em quatro tipos diferentes de armazenamentos: valor chave, colunar, gráfico ou documento.
- EO MapReduce é considerado um modelo de programação que permite o processamento de dados massivos em um algoritmo paralelo e distribuído.
5Julgue o item que se segue, no que se refere a Big Data.
O processamento de consultas ad hoc em Big Data, devido às características de
armazenamento dos dados, utiliza técnicas semelhantes àquelas empregadas em
consultas do mesmo tipo em bancos de dados tradicionais.- AVerdadero
- BFalso
6Para o processamento de grandes massas de dados, no contexto de Big Data, é muito utilizada uma plataforma de software em Java, de computação distribuída, voltada para clusters, inspirada no MapReduce e no GoogleFS. Esta plataforma é o(a)
- AYam Common.
- BGoogleCrush.
- CEMRx.
- DHadoop.
- EMapFix.
7Com relação a Big Data, julgue o item subsequente.
Além de estar relacionado à grande quantidade de informações a serem analisadas,
o Big Data considera o volume, a velocidade e a variedade dos dados estruturados
— dos quais se conhece a estrutura de armazenamento — bem como dos não estruturados, como imagens, vídeos, áudios e documentos.- AVerdadero
- BFalso
8Trota-se de uma infinidade de informações não estruturadas que,
quando usadas com inteligência, se tornam uma arma poderosa para empresas
tomarem decisões cada vez melhores.
As soluções tecnológicas que trabalham com esse conceito permitem analisar um
enorme volume de dados de forma rápida e ainda oferecem total controle ao gestor
das informações. E as fontes de dados são as mais diversas possíveis: de textos e
fotos em rede sociais, passando por imagens e vídeos, até jogadas específicas no
esporte e até tratamentos na medicina.
O conceito definido no texto é:- AGovernança de TI
- BQoS.
- CBig Data
- DData Center.
- EITIL.
9O termo Big Data é bastante conhecido pelos profissionais de tecnologia da informação, especialmente aqueles envolvidos com bancos de dados, inteligência de negócios, sistemas de informações e sistemas de apoio à decisão.
Uma característica inerente a esse conceito é a da- Acomplexidade das suas fontes de informação, o que demanda a necessidade de sua prévia limpeza, integração e transformação.
- Bestabilidade da taxa de geração desses dados, o que garante sua utilização confiável na geração analítica de informação com independência temporal.
- Cheterogeneidade do conjunto de dados, empregada em dados originalmente estruturados ou semiestruturados.
- Dqualidade das fontes de dados, por conta dos padrões de expansão e de retenção reveladores da ordem existente nos dados.
- Eescalabilidade, que, na sua forma original, possui alto valor granular quando comparado ao de seu volume.
10Com relação a banco de dados, julgue o item seguinte.
As soluções de big data focalizam dados que já existem, descartam dados não estruturados e disponibilizam os dados estruturados.- AVerdadero
- BFalso
11A respeito de banco de dados, julgue o próximo item.
Uma big data não engloba dados não estruturados, mas inclui um imenso volume
de dados estruturados suportado por tecnologias como o DataMining e o DataWarehouse para a obtenção de conhecimento a partir da manipulação desses dados.- AVerdadero
- BFalso
12Julgue o item subsecutivo, acerca de procedimentos de segurança e educação a distância (EAD).
A Big Data pode ser utilizada na EAD para se entender as preferências e necessidades
de aprendizagem dos alunos e, assim, contribuir para soluções mais eficientes
de educação mediada por tecnologia.- AVerdadero
- BFalso
13Mineração de Dados é
- Ao processo de atualizar de maneira semiautomática grandes bancos de dados para encontrar versões úteis.
- Bo processo de analisar de maneira semiautomática grandes bancos de dados para encontrar padrões úteis.
- Co processo de segmentar de maneira semiautomática bancos de dados qualitativos e corrigir padrões de especificação.
- Do programa que depura de maneira automática bancos de dados corporativos para mostrar padrões de análise.
- Eo processo de automatizar a definição de bancos de dados de médio porte de maior utilidade para os usuários externos de rotinas de mineração.
14Mineração de dados consiste em
- Aexplorar um conjunto de dados visando a extrair ou a ajudar a evidenciar padrões, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos entre estes.
- Bacessar um banco de dados para realizar consultas de forma genérica, buscando recuperar informações (registros) que atendam um mesmo critério de pesquisa.
- Crecuperar informações de um banco de dados específico, voltado a representar e armazenar dados relacionados com companhias de exploração petrolífera e de recursos mineralógicos.
- Dum banco de dados específico voltado à gestão de negócios usando tecnologia de informação (TI) como, por exemplo, a área de BI (Business Inteligence).
- Erepresentar informações de um banco de dados mediante vários modelos hierárquicos como, por exemplo, o de entidade-relacionamento (ER).
15Julgue o item a seguir, relativo aos sistemas de suporte a decisão.
Um banco de dados pode conter objetos de dados que não sigam o padrão dos
dados armazenados. Nos métodos de mineração de dados, esses objetos de dados
são tratados como exceção, para que não induzirem a erros na mineração.- AVerdadero
- BFalso
16A respeito dos fundamentos e das principais tecnologias relacionadas à computação
em nuvem, julgue o próximo item.
Hadoop e Elasticsearch são exemplos de tecnologias que permitem a computação
em nuvem.- AVerdadero
- BFalso
17Hadoop é usado para processar cargas de trabalho de big data.
- AVerdadero
- BFalso
18Machine Learning é uma área da ciência da computação que não faz parte do conceito de inteligência artificial.
- AVerdadero
- BFalso
Información
- Descripción
- (Infraestrutura) ANÁLISE DE SISTEMAS Test sobre Machine Learning, Deep Learning e Bigdata, creado por Fausto Trindade el 12/09/2018.
- Autor
- Fausto Trindade
- Idioma
- Português
- Visitas
- 8
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