Julgue os próximos itens, a respeito de gestão e governança de dados.

A Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais (INDE) é um componente estratégico para a governança de dados espaciais no Brasil, pois define padrões e promove a integração, a interoperabilidade e o compartilhamento de dados geoespaciais entre órgãos públicos, setores privados e a sociedade.

import numpy as np
import rasterio
def calcular_ndvi(arquivo_nir, arquivo_red, saida_ndvi):
  with rasterio.open(arquivo_nir) as nir_src:
    nir = nir_src.read(1).astype('float32')
    perfil = nir_src.profile
  with rasterio.open(arquivo_red) as red_src:
    red = red_src.read(1).astype('float32')
  ndvi = (nir - red) / (nir + red + 1e-10)
  perfil.update(dtype=rasterio.float32, count=1)
  with rasterio.open(saida_ndvi, 'w', **perfil) as dst:
    dst.write(ndvi, 1)
  print(f"NDVI calculado e salvo em: {saida_ndvi}")

Se o código estiver processando imagens advindas do satélite LANDSAT 8, as bandas espectrais do vermelho e do infravermelho próximo serão B4 e B5, respectivamente.

Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue os itens a seguir.

A métrica lift é usada para medir a dependência entre dois itens em uma regra de associação: se o lift de uma regra de associação entre dois itens A e B for maior que 1, então A e B obrigatoriamente aparecerão em conjunto mais frequentemente do que seria esperado se A e B fossem independentes.

import numpy as np
import rasterio
def calcular_ndvi(arquivo_nir, arquivo_red, saida_ndvi):
  with rasterio.open(arquivo_nir) as nir_src:
    nir = nir_src.read(1).astype('float32')
    perfil = nir_src.profile
  with rasterio.open(arquivo_red) as red_src:
    red = red_src.read(1).astype('float32')
  ndvi = (nir - red) / (nir + red + 1e-10)
  perfil.update(dtype=rasterio.float32, count=1)
  with rasterio.open(saida_ndvi, 'w', **perfil) as dst:
    dst.write(ndvi, 1)
  print(f"NDVI calculado e salvo em: {saida_ndvi}")

Na interpretação do resultado do código, valores de NDVI próximos de 0 indicam maiores quantidades de vegetação fotossinteticamente ativa, enquanto valores próximos de 1 sugerem uma baixa vegetação.

Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue os itens a seguir.

As árvores de decisão são uma técnica de aprendizado supervisionado que é adequada para analisar, por exemplo, a influência de fatores na qualidade da carne bovina em um sistema de produção, permitindo avaliar variáveis tais como alimentação, genética, manejo e peso ao abate e gerando regras interpretáveis, que auxiliam na tomada de decisão com base nessas características.

Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue os itens a seguir.

O K-means exige a definição do número de clusters como parâmetro de entrada e tem um desempenho eficiente em grandes conjuntos de dados, mas é sensível a outliers e só funciona bem para clusters esféricos e de densidade semelhante.

Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue os itens a seguir.

O algoritmo Apriori gera primeiro todos os itemsets individuais (itens) e, em seguida, combina-os para gerar itemsets de tamanho maior. Já o algoritmo FP-growth constrói uma estrutura de dados compacta denominada FP-tree, permitindo a mineração de itemsets frequentes sem gerar candidatos. Quanto à eficiência, o Apriori é mais rápido que o FP-growth devido à simplicidade de sua abordagem.

Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue os itens a seguir.

A PCA (análise de componentes principais) é uma técnica que transforma variáveis correlacionadas em componentes principais ortogonais, o que permite a redução da dimensionalidade dos dados; a seleção dos componentes principais é realizada com base na variância explicada por cada componente.

Em uma arquitetura de BI típica, o data warehouse integra dados de várias fontes externas, realizando extração, transformação e carga (ETL) antes de eles serem disponibilizados para análise.

Para um data warehouse com grande volume de dados históricos e consultas frequentes, o esquema estrela geralmente apresenta melhor desempenho que o esquema snowflake, pois minimiza a complexidade das junções entre tabelas.