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

Nas técnicas de classificação e clusterização de dados, as classes, ou categorias, devem existir previamente à sua aplicação.

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

Um dos Vs de Big Data corresponde a velocidade, à qual é aplicada a característica ACID, que garante, entre outras coisas, a atomicidade das transações no banco de dados.

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