A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.

No processo ETL, a etapa de transformação é responsável por aplicar as regras de adequação, convertendo os dados ao formato requerido pelo DW, garantindo sua consistência e usabilidade.

A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.

A multidimensionalidade é uma característica chave do OLAP, permitindo analisar dados em diferentes perspectivas, como tempo e localização.

Julgue o item seguinte, relativo a inteligência artificial (IA).

A IA generativa consiste em técnicas de IA baseadas prioritariamente na utilização de aprendizado supervisionado para a criação de novas amostras de dados que se assemelham aos dados de treinamento.

Julgue o item seguinte, relativo a inteligência artificial (IA).

A análise preditiva é uma aplicação da IA em que são utilizadas técnicas de aprendizado de máquina para a previsão de resultados futuros com base em dados históricos.

A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.

O armazenamento de Big Data em sistemas distribuídos, a exemplo do HDFS (Hadoop Distributed File System), melhora a tolerância a falhas e a escalabilidade ao distribuir dados entre múltiplos nós.

A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.

Na etapa de ingestão de um pipeline de dados de Big Data, os dados de diversas fontes são coletados e transportados para um armazenamento centralizado.

A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.

Os data lakes, por armazenarem dados em seus formatos originais, eliminam completamente a necessidade de data warehouses em ambientes de Big Data.

Em relação às fases do CRISP-DM, julgue o próximo item.

A fase 7 do CRISP-DM indica que o processo de construção do armazém de dados correspondente deve ser revisado em função das atualizações dos dados.

Em relação às fases do CRISP-DM, julgue o próximo item.

Na fase de modelagem do CRISP-DM, além da divisão de dados em treinamento, testes e validação, são escolhidos os algoritmos que podem ser testados e utilizados de acordo com o tipo de exploração dos dados desejada.