Bigdata

A definição de Big Data envolve uma série de características que desafiam as abordagens tradicionais de análise. Considerando os chamados "5 Vs" do Big Data, qual das alternativas a seguir representa corretamente um dos desafios relacionados à veracidade dos dados?

• Lidar com diferentes tipos de dados, como imagens e textos.

• Garantir que os dados coletados sejam confiáveis e consistentes.

• Analisar grandes volumes de dados em tempo real.

• Avaliar o custo-benefício de manter estruturas de armazenamento.

Mike Franklin, da Universidade de Berkeley, oferece uma definição prática para Big Data. Segundo ele, qual é o principal critério que caracteriza um conjunto de dados como sendo "Big"?

• Quando o número de observações excede um milhão.

• Quando o custo de armazenamento é superior ao custo de processamento.

• Quando é caro manter, manipular e difícil extrair informação.

• Quando os dados não estão estruturados.

No contexto do comércio, qual é o principal fator que permite que uma loja grande como a Amazon trate seus clientes com personalização, mesmo com um número elevado de transações?

• Eficiência operacional por meio de automação.

• Uso de algoritmos de recomendação baseados em Big Data.

• Atendimento humano em tempo real por IA.

• Centralização dos dados de estoque.

O conceito de Big Data pode ser considerado relativo. Nesse contexto, por que dados em terabytes podem ser considerados "Big" por algumas organizações e não por outras?

• Porque a taxa de atualização dos dados varia.

• Porque o custo e a infraestrutura para manipular dados depende da capacidade de cada organização.

• Porque os dados são sempre estruturados de maneira diferente.

• Porque os dados não são padronizados.

Um dos exemplos clássicos do impacto do volume de dados é a comparação entre os mecanismos de busca. Por que, segundo a apresentação, o Google apresenta resultados superiores ao Bing, mesmo sem garantias de que seu algoritmo seja melhor?

• Porque o Google investe mais em propaganda.

• Porque o volume de dados indexados pelo Google é maior.

• Porque o Bing é voltado para o mercado europeu.

• Porque o Google utiliza hardware proprietário.

Qual dos fatores abaixo está diretamente ligado ao desafio de variedade no contexto do Big Data?

• Necessidade de processar dados que chegam em alta velocidade.

• Garantia de integridade dos dados.

• Capacidade de lidar com diferentes formatos de dados como áudio, vídeo e texto.

• Exigência de redução de custos operacionais.

A definição estatística de Big Data menciona uma relação entre o tempo de modelagem e o tempo de escolha do modelo. O que essa definição implica na prática?

• Que quanto mais dados, menor o tempo de análise.

• Que modelos simples são sempre os mais eficazes.

• Que o processo de ajuste do modelo pode ser mais custoso que sua seleção.

• Que Big Data não depende da qualidade do modelo.

Um dos principais objetivos do uso de Big Data é a criação de sistemas de aprendizagem de máquina. Qual é a principal motivação para o uso de machine learning com grandes volumes de dados?

• Substituir profissionais humanos por sistemas automatizados.

• Reduzir custos com infraestrutura.

• Encontrar padrões que permitam prever novos comportamentos.

• Padronizar formatos de arquivos em bancos de dados.

De acordo com a apresentação, o profissional ideal para trabalhar com Big Data é aquele que possui competências multidisciplinares. Qual das combinações abaixo melhor representa esse perfil?

• Matemática, contabilidade, engenharia civil e história.

• Estatística, programação, negócios e domínio da área de atuação.

• Estatística, filosofia, comunicação e agronomia.

• Programação, ciências sociais, direito e lógica formal.

Em termos de estrutura de equipe para projetos de Big Data, o que diferencia um cientista de dados de um programador tradicional, segundo a apresentação?

• O cientista de dados utiliza apenas software proprietário.

• O cientista de dados tem foco em segurança da informação.

• O cientista de dados alia conhecimento estatístico, programação e visão de negócio.

• O cientista de dados trabalha apenas com bancos relacionais.