A limpeza de dados, data cleansing, é uma tarefa importante que pode ser complexa e demorada, no entanto é um investimento fundamental que pode melhorar a qualidade e a utilidade dos dados para futuras análises.

Seja um conjunto de dados com informações de saúde referentes a uma população. Pode-se limpar esses dados para identificar e tratar valores extremos, discrepantes, contraditórios ou inválidos. Com isso, há maior confiabilidade para estimar a prevalência, a incidência, a mortalidade e os fatores de risco de uma doença naquela população representada por aqueles dados.

Por exemplo, seja o conjunto de dados abaixo referente a uma amostra de 5 indivíduos em uma mesma cidade, na qual um analista percebeu a necessidade de limpeza de dados por conta de potenciais inconsistências

Indivíduo 1: Sexo: Feminino; Idade: 8 anos; Altura: 1,15m; Peso: 40kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 85 bpm

Indivíduo 2: Sexo: Masculino; Idade: 22 anos; Altura: 1,60m; Peso: 60kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 72 bpm

Indivíduo 3: Sexo: Feminino; Idade: 40 anos; Altura: 1,60m; Peso: 55kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 10 bpm

Indivíduo 4: Sexo: Masculino; Idade: 55 anos; Altura: 1,90m; Peso: 100kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 70 bpm

Indivíduo 5: Sexo: Feminino; Idade: 70 anos; Altura: 1,50m; Peso: 60kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 70 bpm

Qual ação é a única claramente necessária para realizar data cleansing neste conjunto de dados específico?

Um cientista de dados precisa discretizar uma variável, representando distâncias entre cidades em quilômetros em 10 intervalos com, aproximadamente, o mesmo número de observações.

Nesse contexto, a técnica mais adequada é a discretização

Nas últimas décadas, a automatização e a inserção de máquinas agrícolas transformaram profundamente o panorama do trabalho nas áreas rurais [...] e, em menos de 50 anos, a produtividade do agronegócio brasileiro aumentou 400%. [...]

Esses resultados vieram com a adoção da tecnologia nos processos cotidianos, e também com o investimento em pesquisas [...]. Agora, o agronegócio pode estar diante de um novo salto de produtividade; big data e machine learning são ferramentas que estão ganhando espaço e que podem, novamente, transformar o cenário do campo.

Disponível em: https://summitagro.estadao.com.br/tendencias-e- -tecnologia/como-big-data-e-machine-learning-sao-aplicados-no- -agronegocio/. Acesso em: 5 jan. 2024. Adaptado.

A utilização da plataforma paralela de processamento MapReduce aplica-se adequadamente como um framework de processamento de Big Data, visando à escalabilidade para as aplicações.

Nesse contexto, uma característica inerente à MapReduce é a

Apesar de existirem diversas aplicações reais em que há necessidade de ingestão periódica de dados, em algumas a ingestão em lote pode não ser vantajosa, como, por exemplo, em

Para melhorar o processamento de grandes volumes de dados através de computação paralela ou distribuída, pode-se utilizar sharding, técnica que divide os dados em partes menores, chamadas shards. Essas partes são normalmente armazenadas em diferentes nós, ou sítios, de processamento em um sistema distribuído.

O sharding é necessário para garantir a

Existem várias abordagens para a ingestão de dados, sendo cada uma delas adequada para determinado tipo de necessidade e de cenário.

No caso da ingestão de dados em tempo real, streaming, os dados são

O Ecossistema Spark tem componentes que oferecem funcionalidades específicas que o tornam uma ferramenta versátil e eficiente para o processamento de grandes volumes de dados, a análise em tempo real, o aprendizado de máquina e muito mais. Essa integração e flexibilidade são algumas das razões pelas quais o Spark se tornou uma ferramenta amplamente utilizada em aplicações de Big Data. Os componentes da Plataforma Spark pertencem a dois grupos principais: os componentes básicos e os componentes especializados, que provêm funcionalidades mais avançadas. Dentre os componentes básicos, podemos destacar o Spark Core, também conhecido como “coração” do Ecossistema, e que é responsável pelas tarefas consideradas essenciais.

O componente Spark Core

O processo de ingestão de dados é normalmente dividido em três etapas principais:

1 - Extração, ou coleta, de dados das fontes disponíveis;

2 - Transformação dos dados coletados para que atendam às necessidades específicas de processamento e análise; e

3 - Carga dos dados em algum repositório de destino, como um banco de dados relacional ou um data lake. Essas três etapas podem variar dependendo de os dados serem estruturados ou não.

Nesse contexto, verifica-se que, na etapa de

Relacione os termos de Inteligência Artificial (IA) às suas respectivas definições.

1. IA fraca

2. IA forte

3. IA generativa

4. Teste de Turing

( ) É capaz de resolver uma única tarefa, pode automatizar tarefas demoradas e analisar dados de maneiras que os humanos às vezes não podem.

( ) É uma categoria de algoritmos de IA que gera novos resultados com base nos dados em que foram treinados.

( ) É capaz de resolver uma gama extensa e arbitrária de tarefas, incluindo aquelas que são novas, e executá-las com eficácia comparável à de um ser humano.

( ) É uma medida de inteligência de uma máquina, onde se a máquina pode se passar por um humano em uma conversa de texto, ela passa no teste.

Assinale a opção que indica a relação correta, segundo a ordem apresentada.

Sobre o Aprendizado de Máquina, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado em um dataset rotulado.

( ) Aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado em um dataset não rotulado e a estrutura subjacente dos dados é descoberta pelo algoritmo.

( ) Aprendizado por reforço é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado para prever o resultado de uma variável dependente com base em variáveis independentes.

As afirmativas são, respectivamente,