Questões de Concurso

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,

A paralelização em rotinas de ciência de dados traz benefícios importantes, especialmente quando é necessário tratar uma grande quantidade de dados.
O principal motivador para paralelizar uma rotina é

Considere o seguinte texto sobre integração de dados.
Como viabilizar o compartilhamento efetivo de dados e informações das cadeias agropecuárias entre instituições de governo e dessas com a sociedade? Esta foi a principal questão que os participantes do 1º Painel de Cadeias Agropecuárias e Dados Abertos buscaram responder na tarde de quinta-feira (2/12), durante webinar realizado pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea). 
Disponível em: https://www.ipea.gov.br/portal/categorias/45-todas-as-noticias/noticias/11394-especialistas-debatem-abertura- -e-integracao-de-dados-de-cadeias-agropecuarias?highlight= WyJhYmFzdGVjaW1lbnRvIiwiYWd1YSIsIidcdTAwZTFndWEiLCJhZ3VhJywiXQ==. Acesso em: 5 jan. 2024.

Considerando-se o questionamento apresentado no texto e sabendo-se que, quando da integração de conjuntos de dados de múltiplas fontes, matching é uma questão relevante, o problema de identificação de entidades em múltiplas fontes de dados remete ao desafio de 

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?