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No que se refere à qualidade de dados, julgue o item que se segue.
Na visão DMBOK, a equipe do programa Data Quality envolve profissionais de gerenciamento de dados comerciais e técnicos e é responsável por conduzir o trabalho de aplicação de técnicas de gerenciamento de qualidade aos dados, a fim de garantir que os dados sejam adequados ao consumo para diversas finalidades.
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O HDFS fornece acesso de alto rendimento a grandes conjuntos de dados; o sistema armazena, separadamente, metadados do sistema de arquivos e dados de aplicativos: enquanto os metadados são armazenados em um servidor dedicado, denominado NameNode, os dados da aplicação são armazenados em outros servidores, denominados DataNodes.
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Acerca de processamento MapReduce, julgue o item a seguir.
MapReduce é um modelo de programação desenhado para processar grandes volumes de dados em paralelo, dividindo o trabalho em um conjunto de tarefas independentes.
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No início de um processo de descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD), o CRISP-DM recomenda, em relação ao levantamento do hardware existente, que o processo de KDD seja realizado em plataforma com arquitetura não expansível, que forneça suporte e acesso somente à base de dados homogênea.
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A modelagem preditiva é um processo matemático executado automaticamente pelo computador, entretanto ela não cria um modelo inteiro sozinha, pois necessita da intervenção do analista na fase inicial do processo de modelagem.
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A principal característica dos dados não estruturados é que eles não possuem metadados.
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Dados estruturados são aqueles representados em um formato estrito como, por exemplo, a informação armazenada nos bancos de dados.
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I. Stopwords.
II. Tf-id+f (Term Frequency-inverse document frequency).
III. Word embedding.
IV. Word2vec.
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Sobre Apache Spark, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
- Similar a linguagem SQL, Spark SQL funciona de maneira similar ao Hive, que converte códigos SQL para Map Reduce Java.
- Spark Streaming é uma extensão do Spark, voltada para processamento de dados em tempo real, apresentando diversas propriedades interessantes, entre elas, podemos destacar a escalabilidade e a tolerância a falhas, processamento único e a possível integração entre processos batch e em tempo real.
- O MLLib consiste em uma biblioteca de códigos de machine learning prontos e disponíveis para uso, funcionando de forma muito parecida aos pacotes do R ou ao numpy e ao scikit-learn do python.
- O GraphX, foi desenvolvido com o intuito de substituir os sistemas especializados de grafos que foram feitos para Hadoop, permitindo a análise e processamento de grafos em paralelo.
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