Considerando os conceitos principais de ciência de dados, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Em um sistema BigData, o pipeline de dados implementa as etapas necessárias para mover dados de sistemas de origem, transformar esses dados com base nos requisitos e armazenar os dados em um sistema de destino, incluindo todos os processos necessários para transformar dados brutos em dados preparados que os usuários podem consumir.

( ) Dentre os métodos de manipulação de valores ausentes, em processamento massivo e paralelo, consta a normalização numérica, que se refere ao processo de ajustar os dados para que estejam em uma escala comparável, geralmente entre 0 e 1.

( ) A demanda crescente por medidas de criptografia ponta a ponta (da produção ao backup) tornam menos eficazes e relevantes tecnologias legadas, como a deduplicação de dados (data deduplication), que busca ajudar a otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho de um sistema ao estabelecer processo de identificar e eliminar dados duplicados em um sistema.

As afirmativas são, respectivamente,

Com relação às tecnologias relacionadas à ciência de dados, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Os dashboards gerados no Power BI, da Microsoft, empregando scripts do R, são gerados empregando ‘tecnologia de área restrita’ para proteger os usuários e o serviço contra riscos de segurança.

( ) Na Ciência de Dados, os dados estruturados, semiestruturados e não estruturados podem ser digeridos por redes neurais recorrentes (RNN, Recurrent Neural Network), que processavam sequências inteiras em paralelo, ou por grandes modelos de linguagem (LLM, Large Language Models), que empregam processamento sequencial das entradas.

( ) No aprendizado de máquina é usual o emprego de Métodos de Reamostragem, como: k-fold (que fatia os dados em k pedaços iguais), repeated k-fold (que repete o método k-fold várias vezes), PCA (Principal Components Analysis, que reduz a quantidade de variáveis) e bootstrap (que reduz os desvios e realizar amostragem dos dados de treino com repetições).

As afirmativas são, respectivamente,

O modelo multidimensional é composto por diversos elementos, por exemplo, dimensões, chaves, medidas e tabelas de fatos.

As tabelas de fatos podem ser do tipo

Considere os tipos de modelos operacionais de governança de dados relacionados no DAMA-DMBOK v2, e assinale (V) para a afirmativa verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Num modelo simplificado, uma organização de governança de dados importa modelos padronizados para seu segmento de atuação e supervisiona todas as atividades em todas as áreas temáticas.

( ) Num modelo replicado, o mesmo modelo operacional e padrões de governança de dados são adotados por cada unidade de negócio.

( ) Num modelo híbrido, uma organização de governança de dados importa e adapta os modelos simplificado e replicado para as múltiplas unidades de negócios com a função de manter definições e padrões consistentes.

As afirmativas são, respectivamente,

Julgue os itens a seguir, relativos à inteligência artificial (IA).

Em machine learning, os sistemas podem usar aprendizado do tipo supervisionado, não supervisionado, autônomo ou gerenciado.

Julgue os itens a seguir, relativos à inteligência artificial (IA).

O reconhecimento facial por imagens nas redes sociais é embasado no aprendizado de máquina chamado deep learning, que simula a rede neural do cérebro humano.

Julgue os itens a seguir, relativos à inteligência artificial (IA).

Em uma rede neural artificial, o valor de entrada de cada neurônio é calculado pelo produto matemático das saídas dos neurônios da camada inferior.

Julgue os itens a seguir, relativos à inteligência artificial (IA).

O denominado motor de inferência é o núcleo dos sistemas de IA que oferece soluções possíveis para um problema apresentado.