Dados ausentes são muito comuns em aplicações que envolvem preenchimentos de formulários. Para o seu tratamento estatístico, encontra-se, na literatura, uma taxonomia para o mecanismo gerador de dados ausentes que os classifica em tipos como MAR (missing at random), MCAR (missing completely at random) e MNAR (missing not at random).

Considerando essas informações, julgue o item a seguir, relativos ao tratamento de dados ausentes.

Para o tratamento estatístico de valores ausentes do tipo MCAR, é suficiente preencher com zeros as lacunas existentes em um conjunto de dados.

Sobre as técnicas de classificação em aprendizado de máquina, julgue o item a seguir.

Em razão de seu bom desempenho, o algoritmo SVM (support vector machines) é invariante à escala dimensional dos conjuntos de dados, o que torna dispensável a padronização e o pré-processamento dos dados.

Sobre processamento de dados, julgue o item a seguir.

MapReduce divide o conjunto de dados de entrada em blocos independentes que são processados pelas tarefas de mapa de uma maneira completamente paralela. Essa estrutura classifica as saídas dos mapas, as quais são, então, inseridas nas tarefas de redução.

Acerca de dashboards, julgue o item a seguir.

O conceito de dashboards não é novo e, atualmente, eles são considerados onipresentes, sendo sua característica mais distintiva as três seguintes camadas de informação: monitoramento, análise e gerenciamento.

Julgue o item a seguir, relativos à tecnologia de big data e ao Hadoop.

Apesar de ser uma tecnologia de código aberto disponibilizada pela ASF (Apache Software Foundation), o Hadoop também é oferecido por distribuidores comerciais, de maneira que fornecedores oferecem distribuições específicas que incluem não só ferramentas administrativas adicionais, mas também suporte técnico.

No que se refere a técnicas de regressão, técnicas de agrupamento e aprendizado profundo, julgue o item a seguir.

Uma máquina de Boltzmann instanciada em um determinado contexto identifica os seus objetos e as suas características e classificações bem como reforça os padrões aprendidos e monitora os padrões desconhecidos.

Julgue o item a seguir, relativos à qualidade de dados.

Definir processos de qualidade para modelos de dados implica analisar as regras de negócios fundamentais dos processos, bem como observar a qualidade dos dados, com a finalidade de garantir a conformidade da regra com o processo.

Com relação a conceitos de sistemas de arquivos distribuídos e sistemas de indexação, julgue o item a seguir.

HDFS (Hadoop Distributed File System), dispositivo de tecnologia de memória, é um tipo de arquivo de dispositivo constante dos sistemas operacionais abertos que interage com a memória flash.

Julgue o item a seguir relativos a conceitos de ingestão de dados estruturados, semiestruturados, não estruturados e em streaming.

Os dados de streaming referem-se a dados que são gerados continuamente, geralmente em grandes volumes e em alta velocidade, por meio de diferentes fontes.

Acerca dos conceitos de ingestão de dados, julgue o item a seguir.

Quando a ingestão de dados ocorre em lotes, esses dados são movidos em intervalos programados, abordagem que é benéfica para os processos repetíveis.