Questões de Concurso Comentadas por alunos sobre big data em banco de dados

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,

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

O Ecossistema Spark tem componentes que oferecem funcionalidades específicas que o tornam uma ferramenta versátil e eficiente para o processamento de grandes volumes de dados, a análise em tempo real, o aprendizado de máquina e muito mais. Essa integração e flexibilidade são algumas das razões pelas quais o Spark se tornou uma ferramenta amplamente utilizada em aplicações de Big Data. Os componentes da Plataforma Spark pertencem a dois grupos principais: os componentes básicos e os componentes especializados, que provêm funcionalidades mais avançadas. Dentre os componentes básicos, podemos destacar o Spark Core, também conhecido como “coração” do Ecossistema, e que é responsável pelas tarefas consideradas essenciais.
O componente Spark Core

Em um projeto de ciência de dados para análise preditiva no setor bancário, um cientista de dados precisa escolher tecnologias de aprendizado de máquina adequadas para classificar clientes com base no risco de inadimplência.
Considerando-se a intenção de lidar com dados não linearmente separáveis por meio do uso de um kernel, qual é o algoritmo mais adequado para essa tarefa?