Julgue o item a seguir, relativo ao Microsoft Excel e à linguagem R.

Na linguagem R, admite-se que o nome de uma variável seja iniciado com uma letra ou com um número.

No que se refere a banco de dados NoSQL e data lake, julgue o item a seguir.

Considere-se que uma empresa de comércio eletrônico deseje armazenar todos os dados relacionados às interações dos clientes em seu site — registros de visitas, cliques, compras, avaliações, comentários, entre outros. Nessa situação, se a empresa decidir não estruturar e organizar esses dados antecipadamente, será melhor armazenar esses dados em uma solução data lake do que em um banco relacional.

Analise as afirmativas abaixo no contexto de data warehouse, modelagem dimensional e cubos OLAP.

1. A maioria dos cubos OLAP têm origem em esquemas em estrela dimensionais e relacionais usando uma variação de navegação agregada.
2. As consultas de usuário devem ser realizadas sobre estruturas de dados normalizadas, que por sua vez devem compor a área de apresentação do data warehouse.
3. A data staging área de um data warehouse não deve ser acessível aos usuários, tão pouco permitir serviços de consulta ou apresentação.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

São tipos válidos de aprendizagem de máquina:

1. Aprendizado supervisionado
2. Aprendizado não supervisionado
3. Aprendizado estruturado
4. Aprendizado não estruturado
5. Aprendizagem por reforço

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

São Vs válidos no contexto de Big Data:

1. Valor
2. Volume
3. Variedade
4. Velocidade
5. Veracidade
6. Validade

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Assinale a alternativa que indica corretamente a técnica de mineração de dados que tem como objetivo primário identificar relacionamentos através de modelos de dependência entre variáveis distintas em grandes bancos de dados.

São etapas válidas no contexto do modelo de referência CRISP-DM:

1. Iteração
2. Avaliação
3. Modelagem
4. Implementação
5. Entendimento dos dados

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Em relação a sistemas operacionais e a sistemas de apoio à decisão, julgue o item seguinte.

No processamento analítico online, ou OLAP, drill down é uma das operações básicas para análises de dados resultantes do fatiamento e agrupamento de dados.

Acerca de mineração de dados (data mining), julgue o item a seguir.

A mineração de dados não se limita às técnicas de obtenção de dados, envolvendo também a observação de padrões nos dados obtidos.

Acerca de mineração de dados (data mining), julgue o item a seguir.

No procedimento de limpeza de dados (data cleaning), identifica-se ausência de valores quando um conjunto de dados apresenta apenas dados agregados em relação a certo atributo.