A modelagem dimensional é uma técnica essencial para sistemas de apoio à tomada de decisão. Diante do exposto, assinale a alternativa correta que apresenta vantagem dessa técnica em relação ao tratamento de grandes volumes de dados.

O data warehouse (armazém de dados ou depósito de dados) é um acervo lógico que concentra vários tipos diferentes de bancos de dados, cuja função é consolidar as informações para a análise de negócio e tomada de decisão. Desta forma, assinale a alternativa que apresenta uma característica de um data warehouse.

Diferentemente dos bancos de dados que têm por objetivo gravar e apoiar o monitoramento e as decisões operacionais, assinale a alternativa que apresenta o principal objetivo de um Data Warehouse.

A ingestão de dados consiste na coleta, importação ou transferência de dados para um sistema de armazenamento e processamento. Em geral, a ingestão de dados representa o primeiro passo em um pipeline de processamento. Os dois principais métodos de ingestão de dados são a ingestão em lote (batch) e a ingestão em tempo real (streaming).

A respeito desses métodos, avalie as afirmativas a seguir.

I. A ingestão em lotes se dá continuamente ao longo do tempo e é utilizada quando há necessidade de se processar os dados imediatamente após sua coleta.

II. A ingestão em tempo real incorpora novos dados em massa, em intervalos ou blocos periodicamente transmitidos da fonte para o dispositivo em que ocorre o processamento.

III. Em ambos os métodos, é comum que os dados sejam transformados e validados, garantindo-se assim a precisão e a consistência das informações ingeridas.

Está correto o que se afirma em

Técnicas de redução de dimensionalidade são usadas em aprendizado de máquina para reduzir o número de características (dimensões, ou, do inglês, features) de um conjunto de dados. Uma das técnicas mais usadas para a redução de dimensionalidade é a Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis - PCA).

A respeito da PCA, avalie as afirmativas a seguir.

I. As componentes principais equivalem às direções resultantes do cálculo dos autovetores da matriz de covariâncias dos dados normalizados, selecionando-se aqueles autovetores associados aos menores autovalores, até um limite definido pelo analista.

II. As componentes principais equivalem, em geral, a combinações lineares das características originais do conjunto de dados.

III. A maior vantagem da PCA é a manutenção total das informações do conjunto de dados original, sem ocorrência de perdas decorrentes de projeções dos dados sobre as componentes principais.

Está correto o que se afirma em

Os outliers são dados que se distinguem significativamente dos demais no conjunto. Um outlier é um valor que se desvia substancialmente da normalidade e pode causar anomalias nos resultados gerados por algoritmos e sistemas de análise.

A seguir, é apresentado um gráfico de boxplot, que ilustra os retornos mensais das ações de uma empresa

Nesse contexto, analise as seguintes afirmações.

I. Outliers nunca devem ser removidos, pois sempre carregam informações importantes e não têm a capacidade de distorcer resultados ou enviesar modelos de análise.

II. A partir da análise visual do boxplot apresentado, é possível afirmar que o valor 14% é um outlier, pois ele está visivelmente distante do corpo principal dos dados, fora do intervalo interquartil (IQR).

III. Para a detecção de outliers, além da identificação visual, é possível utilizar métodos estatísticos e técnicas baseadas em aprendizado de máquina.

Está correto o que se afirma em

De acordo com o DAMA-DMBOK, 2ª edição, com relação à qualidade de dados, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) A qualidade de um dado depende em se atender às necessidades e expectativas daqueles que consomem esse dado. Dessa forma, a qualidade de um dado depende do contexto e necessidade dos consumidores desse dado.

( ) Ao analisar um determinado conjunto de dados, um Analista pode utilizar o Data Profiling para inspecionar dados e melhorar sua qualidade, corrigindo problemas. Exemplos de procedimentos compreendidos pelo Data Profiling incluem a identificação e remoção de outliers, assim como valores duplicados e a adição de atributos como Time/Date stamps.

( ) Data Enhancement, ou simplesmente enriquecimento, consiste em aprimorar um conjunto de dados existentes, para aumentar sua qualidade e usabilidade. Esse aprimoramento deve utilizar exclusivamente fontes internas à organização, uma vez que essas são consideradas mais confiáveis do que fontes externas.

As afirmativas são, respectivamente,

A Analista Judiciária Bianca, ao verificar um conjunto de dados, identificou que alguns valores não eram condizentes com o domínio definido para aqueles dados, de acordo com o DAMA-DMBOK.

Assinale a opção que apresenta a dimensão da qualidade de dados mais afetada nesse caso.

Modelos de linguagem de larga escala (Large Language Models - LLM) são frequentemente utilizados em processamento de linguagem natural, e podem gerar resultados inesperados em resposta às consultas dos usuários. Essas respostas são chamadas de alucinações dos modelos. Uma técnica usada para se evitar tais alucinações consiste em combinar os modelos generativos com sistemas de recuperação de informações, permitindo buscas em bases de dados mais confiáveis e melhorando a qualidade das respostas geradas.

A essa técnica dá-se o nome de