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Ao receber um conjunto de dados para elaborar um modelo preditivo, uma equipe de analistas de dados percebeu que havia uma quantidade significativa de dados faltantes em certos atributos. Foi então debatido o uso de duas técnicas para lidar com esse problema:

( 1 ) remoção de observações contendo dados ausentes e

( 2 ) “inputação” multivariável, sendo que apenas uma das duas seria aplicada. Duas características do conjunto de dados que devem ser prioritariamente consideradas na escolha entre as duas técnicas são:

A o intervalo dos atributos com dados faltantes e a fração de dados faltantes;
B o número de observações e a fração de dados faltantes;
C a fração de atributos com dados faltantes e o intervalo dos atributos com dados faltantes ;
D uma medida de dependência estatística entre os atributos e a fração de atributos com dados faltantes;
E o número de observações e uma medida de dependência estatística entre os atributos.

Uma certa organização gostaria de compartilhar dados com um grupo de pesquisadores de uma universidade para a condução de um estudo sobre problemas ergonômicos nos seus escritórios. Entre os dados coletados, há informações sensíveis sobre seus funcionários; portanto, o responsável pela coleta decidiu anonimizar os dados. Isso foi feito removendo-se nomes e outros campos identificadores e adicionando-se um número identificador próprio a cada funcionário. Dessa forma, a identidade dos funcionários seria preservada. Após a verificação de uma amostra, o pesquisador responsável pelo estudo recomendou medidas que deveriam ser aplicadas antes que os dados pudessem ser aceitos para o estudo. O problema que mais provavelmente motivou a recomendação do pesquisador e uma medida que pode mitigar esse problema são, respectivamente:

A os dados podem ser reidentificados usando uma combinação dos campos restantes ? embaralhamento dos campos;
B o número identificador não é suficiente para separar os dados ? hashing usando os campos restantes;
C os dados podem ser reidentificados utilizando dados externos ao conjunto compartilhado ? privacidade diferencial;
D os dados podem ser reidentificados através de engenharia reversa do número identificador ? randomização não linear dos identificadores;
E o campos restantes podem ser usados para deduzir informação não inclusa no conjunto de dados ? k-anonimato.

Considere a lista de processos computacionais abaixo. 1. Integração do modelo não-linear para frente no tempo. 2. Integração do modelo não-linear para trás no tempo. 3. Integração do modelo adjunto para frente no tempo. 4. Integração do modelo adjunto para trás no tempo. 5. Integração do modelo tangente linear no loop interno. 6. Integração do modelo tangente linear no loop externo. Assinale a opção que apresenta os processos realizados em assimilação de dados 4DVAR incremental, com restrição forte, na sequência correta de execução.

A 3 – 2 – 6.
B 1 – 4 – 6.
C 2 – 3 – 5.
D 1 – 4 – 5.
E 3 – 2 – 5.

Com relação aos bancos de dados NoSQL orientados a documentos, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).

( ) Utilizam um modelo de dados flexível, e permitem o armazenado de dados em formatos como JSON e BSON.

( ) São comumente mais escaláveis verticalmente do que bancos de dados relacionais, permitindo dessa forma a distribuição de dados entre múltiplos servidores.

( ) Nesse tipo de banco de dados, a normalização dos dados é frequentemente utilizada para melhorar a consistência dos dados e evitar redundância. As afirmativas são, respectivamente,

A V – V – F.
B V – V – V.
C V – F – F.
D F – F – V.
E F – V – F.

Sobre banco de dado NoSQL orientado a grafos, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).

I. Se compararmos com um banco de dados relacional, os nós de um grafo correspondem às colunas de uma tabela.

II. As operações de junção nesse tipo de banco são frequentemente mais eficientes do que em bancos de dados relacionais, pois utilizam chaves estrangeiras para realizar o relacionamento entre os nós.

III. Diferentemente dos outros tipos de banco de dados NoSQL, bancos orientados a grafos não são próprios para se trabalhar com um grande volume de dados. As afirmativas são, respectivamente,

A V – F – F.
B F – V – F.
C F – F – V.
D V – F – V.
E F – F – F.

Atualmente existem diversos tipos de bancos de dados NoSQL. Relacione cada tipo de banco NoSQL a seguir com sua descrição. 1. MongoDB 2. Neo4J 3. HBase 4. Redis

( ) Começou como um banco de dados orientados a grafos e evoluiu para um rico ecossistema com inúmeras ferramentas de apoio. Utiliza a Cypher como sua linguagem de consultas.

( ) Banco de dados multiplataforma orientado a documentos. Fornece alto desempenho, alta disponibilidade e fácil escalabilidade. Utiliza documentos semelhantes ao JSON como esquema. É publicado sob uma combinação da Licença Pública Geral GNU e Apache.

( ) Banco de código aberto com licença BSD, é capaz de armazenar estrutura de dados na memória. Fornece estruturas de dados como strings, hashes, listas, conjuntos, conjuntos classificados com consultas de intervalo, bitmaps, hiperlogs, índices geoespaciais e fluxos. Possui replicação integrada, script Lua, transações e diferentes níveis de persistência em disco, e fornece alta disponibilidade.

( ) Banco de dados do Hadoop. Capaz de hospedar tabelas muito grandes com bilhões de linhas e milhões de colunas. É um banco de dados não relacional de código aberto, distribuído e modelado a partir do Big Table do Google. Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.

A 1 – 3 – 2 – 4.
B 4 – 1 – 2 – 3.
C 1 – 2 – 4 – 2.
D 3 – 4 – 1 – 2.
E 2 – 1 – 4 – 3.

Após desenvolver seu banco de dados analíticos e disponibilizar algumas interfaces de consulta, o Departamento de Tecnologia da Informação (DTI) recebeu diversas demandas para implementar painéis com métricas e indicadores de desempenho e também com algumas séries temporais como, por exemplo, histórico de indexação de processos, taxa de congestionamento, etc. Para isso, o DTI deve-se implementar um:

A data mart;
B dashboard;
C barramento de dados;
D controle de concorrência;
E repositório de metadados.

A descoberta de conhecimento em base de dados é caracteriza como um processo composto por várias etapas operacionais: o pré-processamento, a mineração de dados e o pós-processamento. Das listadas a seguir, assinale a que é uma tarefa da etapa de mineração de dados.

A seleção de dados (ou redução de dados).
B limpeza de dados.
C codificação de dados.
D descoberta de associações.
E enriquecimento de dados.

Julgue o item subsecutivo, a respeito de banco de dados e modelagem de dados. O modelo lógico do banco de dados permite que uma entidade tenha atributos multivalorados, assim como permite a criação de uma entidade específica para armazenar esses atributos.

A Certo
B Errado