Prova Bigdata Estacio

Em relação aos formatos que os dados de Big Data, selecione a opção que corresponde a quantidade de formas que podem ser encontrados.\n\n(Ref.: 202007791583)\n\n6\n2\n5\n3\n4\n\nSelecione a opção correta sobre o uso de Big Data.\n\n(Ref.: 202007890100)\n\nGrandes volumes de dados são úteis para testar a capacidade dos servidores de gerenciamento de dados.\nO volume e diversidade dos dados podem dar uma visão realista do que está sendo observado.\nÉ impossível não utilizar aplicações de Big Data para gerar projetos de internet das coisas.\nProjetos de big de Big Data são uma forma de organizar tabelas normalizadas com grande volume de dados.\nCom projetos de Big Data é sempre possível detectar fraudes em operações financeiras. O sistema de arquivos distribuídos do Hadoop, conhecido como HDFS, foi idealizado para trabalhar com grandes volumes de dados. Selecione a opção correta que apresenta o paradigma como o HDFS funciona.\n\n(Ref.: 202007803396)\n\nCentralizado e centralizado.\nDistribuído e centralizado.\nMestre e escravo.\nCentralizado e distribuído.\nDistribuído e distribuído.\n\nA respeito dos componentes do ecossistema do Hadoop, selecione a opção correta que apresenta o componente responsável pelo gerenciamento dos clusters.\n\n(Ref.: 202007890594)\n\nHCluster\nHBase\nZookeeper\nFlume\nSpark O Spark é um framework de alto desempenho usado para aplicações de Big Data. Em relação à arquitetura do Spark, selecione a opção correta.\n\n(Ref.: 202007800108)\n\nO Executor e os Worker Nodes desempenham papéis equivalentes na arquitetura do Spark.\nO gerenciador de cluster do Spark faz o gerenciamento da execução das tarefas.\nO Executor corresponde ao conjunto de máquina que executa como escravos.\nOs Worker Nodes da arquitetura do Spark são responsáveis pelo gerenciamento das máquinas que executarão como escravos.\nO gerenciador de cluster do Spark oferece suporte a Hadoop YARN.\n\nCompreender os conceitos e princípios do framework Apache Spark é fundamental para o cientista de dados. Selecione a opção correta que contém o componente do ecossistema Spark responsável por dar suporte para tratar fluxo de dados típicos de aplicações de tempo real.\n\n(Ref.: 2020078602801)\n\nRDDs\nSpark Streaming\nSpark Hadoop\nSpark SQL\nSpark Core A coleta e preparação dos dados para análise no Python são de extrema importância. Os dados secundários são assim definidos devido:\n\nO fato de virem de uma fonte alternativa não convencional.\nO fato de terem sido obtidos a partir de terceiros.\nA sua baixa qualidade.\nO fato de ocuparem menos espaço de memória.\nO fato de requererem muito mais pré-processamento.\n\nO seguinte constructo da linguagem Python representa o condicional simples:\n\nwith\nwhile\nfor\nelse O boom da IA se deve ao surgimento de novas tecnologias e dispositivos que por estarem sempre conectados produzem uma quantidade enorme de dados. Estes dados que alimentam os modelos de aprendizado de máquina também são conhecidos como:\n\nBig Data.\nConhecimento.\nInformações.\nDados Faltantes.\nObservações. Os modelos simbólicos são aqueles que:\n\nSe baseiam estritamente em dados e inferências estatísticas em cima deles\nSe baseiam em táticas de agrupamento por similaridade\nSão aqueles que lidam com problemas categóricos\nSe baseiam em lógica e regras de inferência para aprender e raciocinar\nSão aqueles que lidam apenas com problemas numéricos.