Sobre o processo de ETL (Extract, Transform, and Load), analise as afirmativas a seguir.

I. A etapa de extração pode impactar negativamente o desempenho do sistema de origem, caso não seja planejada adequadamente, principalmente quando se trata de um grande volume de dados em tempo real.

II. O Apache NiFi é uma plataforma de orquestração de fluxos de trabalho de código aberto, frequentemente utilizado para criação de pipelines ETL complexos, em que o usuário deve utilizar a linguagem de programação Python.

III. A etapa de transformação compreende tarefas como a limpeza, padronização e formatação dos dados, além de conversões de tipos de dados e agregações.

Está correto o que se afirma em

No contexto de ferramentas para análise e exploração de dados (Excel avançado, SQL e Business Intelligence - BI), avalie as afirmativas a seguir.

I. Ferramentas de BI permitem a criação de dashboards interativos e visualizações em tempo real.

II. O SQL é ideal para consultas e manipulação direta de dados armazenados em grandes bancos de dados.

III. O MS Excel oferece maior flexibilidade em análises locais com fórmulas personalizadas.

Está correto o que se afirma em

Uma empresa de varejo online deseja analisar grandes volumes de dados sobre o comportamento dos clientes, incluindo dados de navegação no site, histórico de compras, interações em redes sociais e avaliações de produtos. O objetivo é identificar padrões de consumo, personalizar ofertas e melhorar a experiência do cliente.

Com base nesse cenário, analise as seguintes afirmações sobre Data Warehouse e Data Lake:

I.Um Data Warehouse seria a solução ideal para armazenar e analisar esses dados, pois ele é otimizado para armazenar dados estruturados em tabelas, como dados de vendas e cadastro de clientes.

II.Um Data Lake seria mais adequado para esse caso, pois permite armazenar dados de diferentes fontes e formatos, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

III.No Data Lake, os dados são armazenados em seu formato original, sem necessidade de serem transformados antes de serem armazenados. A transformação dos dados ocorre apenas quando necessário, durante a análise.

IV.O Data Warehouse é mais indicado para análises em tempo real, enquanto o Data Lake é mais adequado para análises complexas que exigem processamento de grandes volumes de dados.

Quais afirmações estão corretas?

Julgue os itens que se seguem, relativos a storytelling.

Em uma storytelling, o clímax corresponde ao momento em que o cliente efetivamente percebe a solução ofertada pela empresa como a ideal para suas necessidades.

Julgue os itens que se seguem, relativos a storytelling.

Ao utilizar storytelling como estratégia de vendas, deve-se evitar a inserção de conflitos na narrativa, sob o risco de redução do engajamento do consumidor.

Julgue os itens subsequentes, relativos à visualização de dados.

Dashboards interativos permitem aos usuários explorar os dados em diferentes níveis de detalhe, facilitando a análise e a tomada de decisões.

Acerca de análise quantitativa, julgue os itens que se seguem.

A utilização de técnicas de análise quantitativa, como análise de séries temporais, pode revelar informações relevantes e tendências futuras acerca de determinado conjunto de dados.

Julgue os próximos itens, a respeito de machine leaning.

Os algoritmos de regressão linear, por minimizarem a soma dos resíduos quadrados para ajustar os coeficientes, são sensíveis a outliers, que podem distorcer os coeficientes e comprometer a previsão do modelo.

Julgue os próximos itens, a respeito de machine leaning.

Grandes volumes de dados frequentemente revelam padrões e tendências que são valiosos para análises preditivas e tomadas de decisão, facilitando a antecipação de comportamentos futuros e permitindo melhor alocação de recursos e planejamento.