No que se refere a Big Data, julgue o item seguinte.

Os termos data warehouse e data mart são sinônimos quando utilizados para descrever um banco de dados destinado a um departamento específico de uma organização, como os departamentos financeiro, comercial e administrativo.

No que se refere a Big Data, julgue o item seguinte.

Em uma organização tradicional, os data marts podem ser criados a partir da especialização do data warehouse, com segmentação para nichos individualizados.

Julgue o próximo item, a respeito de data mining.

A criação dos modelos que serão utilizados em todo o processo de data mining ocorre na etapa de preparação.

Julgue o próximo item, a respeito de data mining.

O objetivo da clusterização é agrupar elementos semelhantes entre si, considerando-se as características pretendidas.

Acerca de modelagem dimensional, julgue o item subsecutivo.

O esquema floco de neve é uma variação do esquema estrela, no qual as tabelas dimensões são organizadas em uma hierarquia ao serem normalizadas.

Acerca de modelagem dimensional, julgue o item subsecutivo.

O modelo multidimensional a seguir não atende as regras de Codd nem as boas práticas de modelagem, pois, em vez de somente uma tabela fato, ele possui duas — Estoque e Itens —, o que torna impossível a execução de operações como drill down e drill up.

Big Data, Data Science e Internet of Things (IoT) são termos relacionados. É correto afirmar que:

Qual das alternativas representa uma das três leis dos dados abertos?

Leia o fragmento a seguir.

“A tarefa de detecção de anomalias é um caso particular de problema de , onde a quantidade de objetos da classe alvo (anomalia) é muito inferior à quantidade de objetos da classe normal e, adicionalmente, o custo da não detecção de uma anomalia ( ) é normalmente muito maior do que identificar um objeto normal como uma anomalia ( )”

Assinale a opção cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.

Com relação ao algoritmo de K-Means, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Consiste em fixar k centroides de modo quadrático, sendo um para cada novo cluster.

( ) Associa cada indivíduo ao centroide do seu vizinho, obtido pelo cálculo da minimização da soma quadrática das distâncias entre os dados e os centroides mais próximos.

( ) Recalcula os centroides com base nos indivíduos classificados.

As afirmativas são, na ordem apresentada, respectivamente,