Sobre NLP, é INCORRETO afirmar que:

Sobre Apache Spark, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.

1. Similar a linguagem SQL, Spark SQL funciona de maneira similar ao Hive, que converte códigos SQL para Map Reduce Java.
2. Spark Streaming é uma extensão do Spark, voltada para processamento de dados em tempo real, apresentando diversas propriedades interessantes, entre elas, podemos destacar a escalabilidade e a tolerância a falhas, processamento único e a possível integração entre processos batch e em tempo real.
3. O MLLib consiste em uma biblioteca de códigos de machine learning prontos e disponíveis para uso, funcionando de forma muito parecida aos pacotes do R ou ao numpy e ao scikit-learn do python.
4. O GraphX, foi desenvolvido com o intuito de substituir os sistemas especializados de grafos que foram feitos para Hadoop, permitindo a análise e processamento de grafos em paralelo.

São exemplos de operações de transformação em Spark, EXCETO:

A programação em Spark se baseia no conceito de RDD’s. Os RDD’s são a unidade fundamental de dados no Spark e têm como principal característica a propriedade de ser imutável. Sobre os RDD’s, é correto afirmar que:

A ideia principal da técnica de “dropout” é descartar aleatoriamente unidades da rede neural (junto com suas conexões) durante a etapa de treinamento. Sobre a técnica de “dropout”, assinale a alternativa INCORRETA.

Recentemente, encontram-se muitas referências na literatura e na mídia em geral ao uso de aprendizagem profunda (ou “deep learning”). Sobre o assunto, assinale a alternativa INCORRETA.

Sobre BIG Data, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
I. Hadoop e Elasticsearch são exemplos de tecnologias que permitem a computação em nuvem.
II. BIG Data é o termo em tecnologia da informação que tem a capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados.
III. O Conceito de BIG DATA pode ser subdividido em 5 categorias ou “5 v’s”, VOLUME, VALOR, VELOCIDADE, VERACIDADE e VARIEDADE.
IV. Um dos maiores desafios em trabalhar com soluções de BIG DATA é o volume dos dados.

Podemos afirmar que uma tabela factless é:

Sobre granularidade de um modelo dimensional, assinale a alternativa correta.

Sobre os métodos que podemos considerar em um processo de construção de um Data Warehouse, analise as assertivas abaixo:

I. Star Schema.
II. Bifurcação entre tabelas.
III. Snowflake.
IV. Fullflake.
V. Dimension Only.

Quais estão corretas?