Julgue os seguintes itens, relacionados a modelagem de dados.

Em uma modelagem dimensional, os elementos tabelas fato (para os dados que são métricas) e tabelas dimensões (para os dados descritivos) são opcionais, por exemplo, em um data warehouse.

Com relação a bioinformática, julgue os itens a seguir.

Passo crucial em uma boa análise bioinformática é o controle de qualidade dos dados, que pode ser realizada pelo FASTQC.

Quando se dispõe de um conjunto limitado de observações (por exemplo, imagens de poucos pacientes) para treinar o modelo, é adequado o uso de algoritmos de aprendizado profundo (deep learning).

Graças ao avanço tecnológico, a capacidade de armazenamento e produção de dados digitais cresceu de forma exponencial, alcançado níveis que superam significativamente as expectativas da sociedade de alguns anos atrás. Esses conjuntos de dados, que por sua grandeza e complexidade demandam nova técnicas e tecnologias para o seu processamento, são conhecidos como Big Data.

Sobre as características do Big Data, analise os itens a seguir.
I. Veracidade.
II. Valor.
III. Validade.

Está correto o que se afirma em

Acerca de técnicas de modelagem de BI (business intelligence), de big data e de linguagem de manipulação de dados (DML), julgue o item que se segue.

Variedade, uma das métricas de big data, é caracterizada por armazenar e processar uma quantidade de dados muito maior do que os bancos de dados tradicionais foram projetados para suportar, incluindo os bancos de dados relacionais paralelos.

Acerca de técnicas de modelagem de BI (business intelligence), de big data e de linguagem de manipulação de dados (DML), julgue o item que se segue.
As tabelas de dimensão na modelagem para BI são estruturas de dados com informações agregadas e medidas específicas.

Julgue o item a seguir, a respeito de mineração de dados, de arquitetura dos dados e de modelagem de dados.

Mineração de dados combina técnicas de descoberta de conhecimento com técnicas de implementação eficientes que permitem seu uso em bancos de dados extremamente grandes.

No que se refere a processamento de linguagem natural (PNL) e a deep learning, julgue o item subsecutivo.

PNL é um campo da ciência da computação que trata da interação entre computadores e linguagens humanas e tem por objetivo proporcionar aos computadores a capacidade de compreender e reproduzir a linguagem humana.

No que se refere a processamento de linguagem natural (PNL) e a deep learning, julgue o item subsecutivo.
Deep learning é um algoritmo que simula o cérebro humano por meio de algoritmos probabilísticos de aprendizado do comportamento em que uma população de representações abstratas de solução é selecionada em busca de soluções melhores.

Julgue o item seguinte, a respeito de ETL e de manipulação, tratamento e visualização de dados.

No processo de ETL, extrair refere-se à obtenção de dados e envolve ocupar-se com diferentes tipos de esquemas e regras em vários sistemas de origem.