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ID 21070 Tecnologia da Informação Dados, BI e Analytics Cebraspe 2025

Assinale a opção que corresponde ao modelo, em Big Data, utilizado para processar paralelamente grandes volumes de dados.

A process control

B data break

C map reduce

D file management

E volume parallel

ID 21065 Tecnologia da Informação Dados, BI e Analytics Cebraspe 2025

No contexto de arquiteturas modernas para o ecossistema de Big Data, a organização funcional visa gerenciar o ciclo de vida do dado sob os pilares de volume, velocidade e variedade. Considerando as camadas funcionais e os princípios de processamento distribuído, assinale a opção correta.

A O processamento de dados pode ser viabilizado por modelos de computação distribuída, permitindo a execução de cargas de trabalho tanto em lotes (batch) quanto em fluxos contínuos (streaming), visando à conversão de dados brutos em informações estruturadas ou semiestruturadas para consumo posterior.

B Em arquiteturas de Big Data, o paradigma predominante é o schema-on-write, que exige que todos os dados (mesmo os não estruturados) sejam validados e tipados rigidamente antes de serem persistidos no sistema de armazenamento.

C A camada de consumo ou visualização é opcional, dado que a extração de valor e o suporte à decisão ocorrem de forma automática e intrínseca durante o processo de transporte de dados entre os nós do cluster.

D A camada de persistência em Big Data fundamenta-se obrigatoriamente em sistemas relacionais com propriedades ACID, visando garantir a integridade referencial estrita em todas as etapas do pipeline.

E A camada de ingestão limita-se à coleta de dados em repouso via processos puramente batch, sendo tecnicamente incapaz de capturar fluxos de dados contínuos originados de sensores ou logs.

ID 21062 Tecnologia da Informação Dados, BI e Analytics Cebraspe 2025

No ecossistema de dados corporativos, diferentes abordagens e arquiteturas são aplicadas conforme a natureza dos dados e o objetivo analítico. A esse respeito, considere as descrições a seguir.
1 Refere-se à análise de conjuntos de dados que superam a capacidade de processamento dos sistemas convencionais, integrando alta variedade (estruturados e não estruturados) e exigindo escalabilidade horizontal.
2 Abordagem voltada a conjuntos de dados estruturados e predefinidos, com foco em descrever eventos passados (análise descritiva) e responder a perguntas de negócio por meio de indicadores históricos (KPIs).
3 Caracteriza-se pelo processamento de fluxos (streams) com alta velocidade, em que a geração de valor depende da capacidade de processar e reagir à informação em tempo real ou quase real.
4 Utiliza métodos científicos, estatísticos e modelos computacionais para realizar análises preditivas e prescritivas, visando a descoberta de padrões e a antecipação de tendências.
Assinale a opção correta.

A As descrições 1 e 3 apresentam características fundamentais do conceito de Big Data: volume, variedade e velocidade.

B As descrições 2 e 4 descrevem exclusivamente as propriedades tecnológicas de sistemas de Big Data.

C As descrições 1 e 2 referem-se estritamente à análise de dados tradicional e ao business intelligence (BI), respectivamente.

D As descrições 3 e 4 descrevem, respectivamente, processos de armazenamento estático e persistência de dados em data warehouses.

E Todas as descrições correspondem ao conceito de ciência de dados.

ID 21060 Tecnologia da Informação Dados, BI e Analytics Cebraspe 2025

No desenvolvimento de soluções para problemas complexos fundamentados em evidências, é imperativo distinguir as competências e os objetivos de cada domínio. A respeito da relação técnica entre Big Data, ciência de dados (data science) e análise de dados (data analytics), assinale a opção correta.

A A análise de dados constitui uma etapa conceitual e puramente teórica que antecede a ciência de dados, prescindindo do uso de ferramentas computacionais ou de técnicas de matemática aplicada para sua execução.

B A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são áreas adjacentes, porém independentes da ciência de dados, não havendo intersecção metodológica entre a modelagem de algoritmos preditivos e o processo de extração de conhecimento.

C O objetivo final da ciência de dados restringe-se à validação técnica de fluxos de dados (pipelines), sendo a compreensão do problema de negócio e o mapeamento de valor etapas exclusivas da engenharia de dados e do Big Data.

D A ciência de dados caracteriza-se primordialmente pelo estudo e pela implementação de infraestruturas físicas para transmissão de dados, ao passo que o Big Data tem foco estrito na modelagem algorítmica e inferência estatística.

E O Big Data provê o ecossistema tecnológico e as ferramentas para lidar com a coleta, o armazenamento e o processamento distribuído de dados em larga escala (volume, velocidade e variedade), enquanto a ciência de dados utiliza esse suporte para aplicar métodos científicos e matemáticos que permitam a extração de conhecimento e de padrões úteis à tomada de decisão.

ID 191282 Tecnologia da Informação Dados, BI e Analytics CEBRASPE 2024

Texto associado

Julgue os itens subsequentes, com relação a aprendizado de máquina, que é uma forma de inteligência artificial com vasta aplicação na área de diagnóstico por imagem.

No aprendizado não supervisionado, o modelo é treinado com base em um conjunto de entradas (por exemplo, dados extraídos de imagens médicas de vários pacientes) e de saídas corretas associadas a cada uma dessas entradas (por exemplo, o diagnóstico de cada paciente).

C Certo

E Errado

ID 191165 Tecnologia da Informação Dados, BI e Analytics CEBRASPE 2024

Texto associado

A respeito de dados, julgue os itens a seguir.

Análise de dados descritiva refere-se ao tipo de análise que se baseia em técnicas estatísticas e mineração de dados para prever o que vai acontecer em um contexto organizacional.

C Certo

E Errado

ID 191101 Tecnologia da Informação Dados, BI e Analytics CEBRASPE 2024

Texto associado

Julgue os próximos itens, relativos a aprendizado de máquina.

A regressão é um tipo de aprendizado não supervisionado cujo objetivo é entender a relação entre variáveis dependentes.

C Certo

E Errado

ID 191006 Tecnologia da Informação Dados, BI e Analytics CEBRASPE 2024

Texto associado

Com base em modelos e integração de dados, julgue os itens que se seguem.

Os processos de ETL e ELT exigem o mesmo grau de definição em todas as suas etapas, não havendo diferenciação entre ambos os processos.

C Certo

E Errado

ID 190813 Tecnologia da Informação Dados, BI e Analytics CEBRASPE 2024

Texto associado

Julgue os itens seguintes relativos a UDDI ( universal description discovery and integration ), a modelagem de dados e a BI ( business intelligence ).

BI é um processo que visa a coletar dados gerados por um negócio, organizá-los e fazer uma análise detalhada para gerar informações reais e concretas, que servirão de base para as tomadas de decisão.

C Certo

E Errado

ID 190584 Tecnologia da Informação Dados, BI e Analytics CEBRASPE 2024

Texto associado

Julgue os itens a seguir, relativos à inteligência artificial (IA).

Em machine learning , os sistemas podem usar aprendizado do tipo supervisionado, não supervisionado, autônomo ou gerenciado.

C Certo

E Errado