A respeito do software Kafka, julgue o item a seguir.

É possível fazer uso da API consumer para publicar eventos em tópicos Kafka.

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

Nos agrupamentos hierárquicos, um dendrograma é uma árvore que controla quando os clusters são criados e que determina qual é a métrica das distâncias.

A respeito de conceitos de NoSQL orientado a grafos, orientado a documentos e orientado a colunas, julgue o item a seguir.

Uma coleção e um documento, no MongoDB, são equivalentes à tabela e à linha, no Modelo Relacional de Dados.

Sobre processamento de dados, julgue o item a seguir.

O processamento em tempo real é feito à medida que os dados são inseridos, portanto, é necessário um fluxo contínuo de dados de entrada para fornecer uma saída contínua.

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

O principal objetivo da ingestão de dados é organizar, armazenar e recuperar dados em tabelas relacionadas a entidades do mundo real.

Considerando que o número X de erros registrados em determinado tipo de código computacional siga uma distribuição binomial com média igual a 4 e variância igual a 3, julgue o item a seguir.

A mediana de X é igual a 4.

A respeito de padrões de criação, julgue o item a seguir.

O padrão Prototype cria novos objetos a partir da cópia de quaisquer objetos, sem aproveitar o estado do objeto copiado.

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.

Geralmente, os dados ausentes do tipo MNAR são ignoráveis por não haver relação entre o processo gerador de dados ausentes e os parâmetros que são objeto de estudo estatístico.

Considerando o projeto Apache Hadoop, julgue o item a seguir.

Ao serem armazenados no HDFS (Hadoop Distributed File System), os dados do Hadoop são divididos em blocos e distribuídos em discos distintos de um mesmo servidor, o que acelera o seu processamento, já que são pesquisados de forma simultânea, e não de forma sequencial.

Com relação aos fundamentos do big data, julgue o item a seguir.

No que se refere aos três Vs do big data, o termo volume refere-se a dados que, atualmente, não são estruturados nem armazenados em tabelas relacionais, o que torna sua análise mais complexa.