Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh.

A modelagem em bancos de grafos segue o mesmo princípio das tabelas relacionais, sendo estruturada em tuplas fixas e normalizadas.

Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh.

Na quarta forma normal (4FN), as dependências parciais e transitivas por si só são eliminadas, ainda que a tabela não esteja previamente na FNBC.

Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à modelagem de dados NoSQL e ao DataMesh.

A primeira forma normal (1FN) será satisfeita quando todos os atributos tiverem domínio atômico, ou seja, quando não houver valores compostos ou repetitivos.

No que se refere a Big Data, julgue o item a seguir.

Na abordagem de BI proativo, procura-se encontrar alguma métrica, relação ou dado importante em uma base de dados, sem se partir de um objetivo ou problema específico.

A respeito de modelagem e métodos computacionais para tomada de decisão, julgue o item a seguir.

A técnica de clustering busca agrupar os dados em categorias predefinidas, descartando os que não se encaixem nessas categorias.

A respeito de modelagem e métodos computacionais para tomada de decisão, julgue o item a seguir.

No processo de análise da dados, os outliers devem ser descartados, pois não influenciam na técnica de detecção de desvios.

Com relação a ciência de dados, julgue o item a seguir.

O objetivo da análise prescritiva é fazer previsões precisas a partir de dados internos ou externos a respeito do que pode ocorrer no futuro, além de apresentar uma resposta ideal para o resultado.

Com relação a ciência de dados, julgue o item a seguir.

As técnicas de text mining exploram arquivos não estruturados, que podem conter textos e(ou) imagens, para extrair textos úteis ao contexto.

No que diz respeito à engenharia de dados, julgue o item a seguir.

Na engenharia de dados, o uso de pipelines de dados é justificado pela necessidade de automatizar e organizar o fluxo de dados entre diferentes sistemas, garantindo-se escalabilidade e confiabilidade. Entre os tipos de pipelines existentes, destacam-se os pipelines em lote (batch) e os pipelines em tempo real (streaming), que se diferenciam pelo tempo de processamento e pela forma de ingestão dos dados.

Acerca de Big Data, julgue o item seguinte.

No contexto de Big Data analytics, a aplicação de modelos preditivos baseados em aprendizado de máquina é sempre mais eficiente do que abordagens estatísticas tradicionais, independentemente do volume, da variedade e da velocidade dos dados.