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A norma ISO/IEC 38500 fornece diretrizes para a governança corporativa de TI, ajudando as organizações a usarem a tecnologia de forma responsável e alinhada aos seus objetivos estratégicos. O princípio que faz parte da norma ISO/IEC 38500 e visa assegurar que a TI atenda às necessidades dos stakeholders , considerando o equilíbrio entre riscos e benefícios é o

A da responsabilidade.
B da transparência.
C do gerenciamento de mudanças.
D da sustentabilidade.
E da inovação.

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial focada em permitir que máquinas compreendam, interpretem, gerem e respondam à linguagem humana de maneira natural e significativa. O objetivo do PLN é fazer com que sistemas computacionais realizem tarefas que envolvem a linguagem humana, como leitura, escrita e interpretação de forma semelhante à forma como os humanos processam o idioma. Em Processamento de Linguagem Natural (PLN), a tokenização

A é a técnica que remove todas as palavras de um texto que não são substantivos, para focar apenas em entidades.
B consiste em dividir o texto em unidades menores, como palavras ou subpalavras, para facilitar o processamento do texto por modelos de PLN.
C é o processo de sintetizar novas palavras com base em um modelo probabilístico, permitindo a expansão do vocabulário.
D é a técnica que converte palavras em números aleatórios para evitar vieses durante a análise textual.
E é o processo de combinar palavras em frases inteiras para entender o contexto completo de um texto.

A governança de dados é um conjunto de práticas, processos e políticas que garantem a disponibilidade, integridade, segurança e usabilidade dos dados dentro de uma organização. Ela envolve a criação de regras e a definição de responsabilidades para a gestão dos dados ao longo de seu ciclo de vida. Diferentes tipos de governança de dados podem ser implementados, dependendo dos objetivos da organização e dos requisitos regulatórios. No contexto de Governança de Dados, no modelo de governança de dados colegiado

A a governança de dados é centralizada em uma única equipe responsável por todas as decisões, garantindo padronização e controle rígido.
B múltiplas áreas da organização compartilham a responsabilidade pelas decisões de dados, com a liderança de um comitê ou grupo interdepartamental.
C todas as decisões são tomadas de forma independente por cada equipe de dados, sem coordenação centralizada.
D a governança de dados é mantida por um único setor que gerencia a coleta, o armazenamento e a análise dos dados de toda a organização.
E a responsabilidade de governança é atribuída exclusivamente aos usuários finais dos dados, garantindo maior autonomia para o uso.

A governança de TI é fundamental para alinhar a referida tecnologia com os objetivos estratégicos das organizações. Um princípio fundamental da governança de TI é que ela

A se concentra exclusivamente na definição de políticas e normas para o uso da tecnologia, garantindo conformidade regulatória.
B é responsável por monitorar e avaliar o desempenho dos recursos tecnológicos em relação à eficiência operacional.
C é um processo técnico, direcionado aos profissionais de TI, que busca garantir a qualidade da infraestrutura tecnológica da organização.
D é um conjunto de práticas voltado unicamente para a segurança da informação e a proteção de dados corporativos.
E visa assegurar que as atividades de TI gerem valor para o negócio, além de mitigar riscos e alinhar TI aos objetivos estratégicos da organização.

O ciclo de vida de um processo de ciência de dados envolve uma série de etapas estruturadas que guiam o desenvolvimento de projetos de ciência de dados desde a definição do problema até a implementação e o monitoramento das soluções. No ciclo de vida de um processo de ciência de dados, na fase de preparação de dados

A são definidos os objetivos do projeto e formuladas as perguntas que o modelo deve responder.
B o modelo é treinado e avaliado usando algoritmos de aprendizado de máquina.
C são realizadas atividades como limpeza, transformação e formatação dos dados para garantir qualidade e adequação ao modelo.
D os resultados são comunicados aos stakeholders por meio de visualizações e relatórios.
E os dados são coletados diretamente dos usuários para garantir que o modelo esteja alinhado com as necessidades do público.

A computação em nuvem é uma tecnologia que permite o acesso remoto a recursos de computação, como armazenamento, processamento e software , por meio da internet. Existem diversos modelos de serviço em computação em nuvem. A ideia por trás dos Modelos de Serviço em Computação em Nuvem é fornecer diferentes níveis de abstração e gerenciamento de recursos de TI para atender às diversas necessidades das organizações e desenvolvedores. Nos modelos de serviço em computação em nuvem, a Plataforma como Serviço (PaaS)

A oferece ao usuário controle total sobre a infraestrutura física e virtual, permitindo que configure e gerencie servidores e armazenamento conforme necessário.
B disponibiliza um ambiente para desenvolvimento, teste e implementação de aplicações, sem a necessidade de gerenciar a infraestrutura subjacente.
C oferece um software completo via internet, pronto para uso, como e-mails e ferramentas de produtividade, sem a necessidade de instalação local.
D fornece recursos básicos de armazenamento e rede para que os usuários possam instalar e executar seus próprios sistemas operacionais e aplicações.
E permite ao usuário gerenciar somente a camada de segurança e backup , delegando o controle da infraestrutura para o provedor de nuvem.

Uma arquitetura de Big Data refere-se ao design e à estrutura dos sistemas e tecnologias usadas para coletar, armazenar, processar, analisar e visualizar grandes volumes de dados, frequentemente com grande velocidade e variedade. As arquiteturas de Big Data podem ser projetadas de maneiras diferentes, dependendo das necessidades específicas de processamento e análise. Em uma arquitetura de Big Data , a camada de processamento

A armazena grandes volumes de dados brutos de diversas fontes, aguardando análise futura.
B é responsável pela captura e ingestão dos dados em tempo real ou em lotes, organizando-os antes do armazenamento.
C transforma e analisa dados, aplicando algoritmos para extrair insights e gerar resultados para outras camadas.
D gerencia a segurança e o acesso aos dados, garantindo que apenas usuários autorizados possam manipulá-los.
E fornece a interface de visualização de dados, permitindo que os usuários finais interpretem os resultados das análises.

A linguagem de programação R é uma linguagem especializada em análise estatística e manipulação de dados, muito popular em áreas como ciência de dados, estatísticas, biotecnologia, econometria e inteligência artificial. Desenvolvida por Ross Ihaka e Robert Gentleman na década de 1990, R foi projetada para fornecer um ambiente de desenvolvimento para análise de dados, com um foco particular em estatísticas e gráficos. Em R, o operador %in%

A compara dois vetores e retorna TRUE se todos os elementos do primeiro vetor estiverem contidos no segundo.
B realiza a união de dois vetores, retornando um vetor com todos os elementos exclusivos dos dois vetores.
C verifica se dois vetores têm exatamente os mesmos elementos e na mesma ordem, retornando TRUE ou FALSE.
D calcula a interseção entre dois vetores, retornando apenas os elementos que são comuns entre eles.
E verifica se um elemento ou conjunto de elementos do primeiro vetor está presente no segundo vetor, retornando um vetor lógico.

Os bancos de dados NoSQL são uma categoria de sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD) projetados para lidar com dados não estruturados ou semiestruturados, ou seja, dados que não seguem um modelo de esquema rígido como o relacional (SQL). O termo NoSQL (que originalmente significava “sem SQL”) evoluiu para se referir a “Not Only SQL”, destacando a flexibilidade dessas bases de dados em relação aos modelos tradicionais. No contexto dos bancos de dados NoSQL, bancos de dados do tipo documento

A armazenam dados em tabelas estruturadas, com linhas e colunas, semelhantes aos bancos de dados relacionais.
B utilizam um modelo de grafos para representar e armazenar dados complexos, como relações entre entidades.
C são projetados para garantir transações ACID em todos os casos, oferecendo suporte a operações complexas de leitura e escrita.
D armazenam dados em um modelo de chave-valor, onde cada chave corresponde a um valor específico.
E armazenam dados em formato JSON, BSON ou XML, permitindo flexibilidade para armazenar diferentes tipos de informações em um único documento.

Um dos estilos de arquitetura de software mais usados nos últimos anos, dadas as suas vantagens em relação aos demais existentes, é a arquitetura orientada a serviços ( Service-Oriented Architecture - SOA). A arquitetura orientada a serviços (SOA)

A organiza a estrutura de um sistema como um conjunto de serviços independentes que se comunicam por meio de protocolos padrão, como HTTP e SOAP.
B utiliza uma abordagem na qual os serviços são acoplados de forma estreita para garantir maior controle e interdependência entre as partes do sistema.
C é uma arquitetura em que todos os serviços são integrados em um sistema monolítico, garantindo alta coesão entre os módulos.
D exige que todos os serviços sejam implementados na mesma linguagem de programação para garantir consistência no sistema.
E utiliza a comunicação síncrona entre serviços para manter a consistência e a segurança dos dados transmitidos no sistema.