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Acerca dos conceitos, das premissas e das aplicação do Big Data, julgue os itens de 116 a 120.
O Big Data trata somente de problemas de dados solucionados por meio de MapReduce.
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Acerca dos conceitos, das premissas e das aplicação do Big Data, julgue os itens de 116 a 120.
A tecnologia Big Data é direcionada, especificamente, à área de tecnologia da informação (TI), pois se trata de uma ferramenta poderosa de armazenamento de dados. Logo, ela não pode ser usada, por exemplo, para tornar uma empresa mais competitiva e eficiente.
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Acerca dos conceitos, das premissas e das aplicação do Big Data, julgue os itens de 116 a 120.
Uma das características do Big Data é a sua capacidade de armazenar dados de forma indiscriminada.
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Acerca dos conceitos, das premissas e das aplicação do Big Data, julgue os itens de 116 a 120.
O principal elemento associado ao Big Data é o registro de qualquer fenômeno, natural ou não, em dados. Tal fenômeno é conhecido como datafication.
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Acerca dos conceitos, das premissas e das aplicação do Big Data, julgue os itens de 116 a 120.
O Big Data pode ser conceituado como um fenômeno em que dados são produzidos em vários formatos e armazenados por uma grande quantidade de dispositivos e equipamentos.
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No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue os itens de 111 a 115.
No ciclo do CRISP-DM, a fase de implantação é a mais simples (jamais será um processo complexo), pois se resume à execução de scripts.
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No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue os itens de 111 a 115.
O entendimento do negócio é a fase do ciclo do CRISP-DM que exige mais tempo em mineração de dados, pois estima-se que essa etapa, geralmente, leve entre 50 e 70% do tempo e do esforço de um projeto.
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No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue os itens de 111 a 115.
Modelagem e avaliação são algumas das fases do ciclo do CRISP-DM.
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No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue os itens de 111 a 115.
A única desvantagem que impede o uso em larga escala do CRISP-DM é o seu alto custo, uma vez que os usuários somente podem utilizá-lo após a aquisição da licença.
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No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue os itens de 111 a 115.
O CRISP-DM é uma metodologia abrangente de mineração de dados e um modelo de processo que fornece, para os usuários de data mining (DM), um modelo completo para a realização de um projeto de DM.
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