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

No CRISP-DM, os modelos de dados são definidos na etapa de preparação de dados, com a utilização de técnicas de machine learning.

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

Em Big Data, um pipeline de dados visa refinar e limpar os dados brutos, facilitando a utilização desses dados pelos usuários finais.

Julgue o item a seguir, a respeito de RPA (robotic process automation).

RPA é o processo pelo qual um bot usa uma combinação de automação, visão computacional e aprendizado de máquina para automatizar tarefas repetitivas e de alto volume, baseadas em regras e acionadas por gatilhos.

Julgue o item a seguir, a respeito de RPA (robotic process automation).

O objetivo da implementação de RPA nos chatbots é reduzir cada vez mais a intervenção humana, o que pode garantir agilidade e comodidade ao consumidor na hora de esclarecer suas dúvidas.

Em relação a banco de dados, julgue o próximo item.

De forma geral, ETL é normalmente usado para dados totalmente estruturados, enquanto ELT atende bem principalmente dados semiestruturados e(ou) não estruturados.

Associe adequadamente os itens referentes a bancos de dados às suas respectivas características.
1. Data Warehouse.
2. Data Mining.
3. OLAP.
4. ETL.
( ) Abordagem para integrar, limpar e transformar dados para uso em análises e relatórios.
( ) Técnica de armazenamento de dados em formato multidimensional para análise rápida e flexível.
( ) Processo de extração, transformação e carga de dados de várias fontes para um local centralizado para análise.
( ) Método de explorar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e tendências.
A sequência está correta em

Métodos de assimilação de dados clássicos são tradicionalmente classificados em sequenciais ou variacionais. Os métodos variacionais guardam semelhanças com a teoria de controle ótimo, por sua vez desenvolvida a partir do estabelecimento dos fundamentos do cálculo variacional.

Com relação à formulação variacional de assimilação de dados, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Trata-se da busca por estados dos sistemas que minimizam um funcional de custo, em geral definido como um erro quadrático entre observações e predições correspondentes àqueles estados, calculadas por modelos matemáticos.
( ) Envolve a necessidade de aplicação de técnicas de localização e/ou inflação de covariâncias para eliminar correlações espurias entre possíveis soluções de problemas de otimização.
( ) Baseia-se em otimizações com restrições dinâmicas fortes, introduzidas no problema por uso de multiplicadores de Largrange; ou fracas, introduzidas no problema como termos ponderados de penalidades.

As afirmativas são, respectivamente,

A maior parte dos dados meteorológicos, especialmente os resultados dos modelos climáticos, são formatados em NetCDF. Existem diversas opções para ler e representar graficamente um arquivo nesse formato.

Nesse contexto, ler e manipular dados de um arquivo NetCDF usando o Python é possível

O desenvolvimento de ferramentas para manipulação de arquivos com estrutura multidimensional viabiliza a realização de operações aritméticas e lógicas sobre os valores armazenados. Neste contexto, a iniciativa netCDF Operators (NCO) disponibiliza um conjunto de programas com algumas funcionalidades úteis.
Os formatos suportados pelo NCO, além do netCDF, para entrada de dados em seus programas, são

NetCDF (Network Common Data Form) é um formato de arquivo adotado como padrão pela comunidade científica internacional para o compartilhamento de dados científicos especializados, de natureza multidimensional (multivariáveis).
Além do formato NetCDF, outro formato matricial que pode ser empregado para criar, acessar e compartilhar dados multidimensionais é o