Em um estudo de saúde pública, um pesquisador está analisando um conjunto de dados que inclui informações sobre idade, peso, altura e nível de atividade física dos participantes, no entanto ele percebe que alguns dados referentes ao peso estão ausentes.

Considerando-se a necessidade de manter a precisão e a confiabilidade do estudo, qual das seguintes abordagens seria a mais apropriada para tratar esses dados ausentes sobre o peso dos participantes?

Considere um conjunto de dados que inclui as variáveis idade, altura e peso. Os dados de idade estão entre 0 e 100 anos, os dados de altura estão entre 1,50 e 2,00 metros e os dados de peso estão entre 50 e 100 kg.

Qual das seguintes técnicas de normalização numérica é mais adequada para esse conjunto de dados?

A deduplicação de dados é uma técnica importante no gerenciamento de informações, especialmente em ambientes onde grandes volumes de dados são gerados e armazenados. Essa técnica é necessária em ambientes onde grandes volumes de dados são gerados porque pode ajudar a reduzir o consumo de armazenamento e a aumentar a eficiência dos processos de análise de dados.

A deduplicação de dados é útil, por exemplo, no domínio da medicina, em que há grandes conjuntos de dados genômicos que são analisados para identificar padrões e mutações associadas a doenças específicas. Nesse cenário, a deduplicação é vital para assegurar a precisão das análises, pois, se amostras de DNA de um mesmo paciente são coletadas e sequenciadas em diferentes momentos e locais, pode haver uma repetição inadvertida dessas amostras no banco de dados. Nesse contexto, a deduplicação de dados é crucial para a integridade da pesquisa, pois dados duplicados podem levar a interpretações errôneas, como a superestimação da prevalência de uma mutação genética rara.,

A técnica de deduplicação de dados consiste em um processo de

A partir de dados da pesquisa Perfil do Processado e Produção de Provas nas Ações Criminais por Tráfico de Drogas, realizada em dezembro de 2023 pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea), é possível levantar informações sociodemográficas sobre os bairros em que o direito à inviolabilidade domiciliar é relativizado. Os resultados revelam que os bairros mais ricos e aqueles de população predominantemente branca são praticamente imunes às entradas em domicílio, as quais se concentram substancialmente nos bairros mais pobres e naqueles com população predominantemente negra ou minoritariamente branca.

Qual técnica de desidentificação de dados sensíveis é a mais adequada para preservar a privacidade dos indivíduos processados, permitindo, ainda, a análise sociodemográfica dos bairros?

Algoritmos fuzzy matching em processamento de linguagem natural são métodos que permitem encontrar correspondências aproximadas entre strings, ou seja, sequências de caracteres, como palavras ou frases. Esses algoritmos são úteis para lidar com situações, tais como erros de digitação, variações ortográficas, sinônimos, abreviações. Eles também podem ser aplicados para comparar textos, extrair informações, classificar sentimentos, entre outras finalidades. Existem diferentes tipos de algoritmos fuzzy matching, como a Similaridade de Jaccard, que mede a proporção de elementos comuns entre dois conjuntos de strings.

Qual das palavras a seguir apresenta o maior valor da similaridade de Jaccard, quando comparada com a palavra “computador”?

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