No que se refere a Big Data, julgue o item a seguir.

A escalabilidade horizontal de uma plataforma de Big Data caracteriza-se pelo compartilhamento explícito dos recursos entre seus servidores.

A respeito de modelagem e métodos computacionais para tomada de decisão, julgue o item a seguir.

Machine learning se concentra na construção de sistemas que melhoram seu próprio desempenho com base nos dados que consomem.

Julgue o item a seguir, relativo a business intelligence.

Data marts são subconjuntos de um data warehouse projetados para atender às necessidades específicas de departamentos ou áreas de negócio dentro de uma organização.

No que se refere aos sistemas de apoio à decisão e ao benchmarking, julgue o próximo item.

O sistema BI permite análises de cenários, o que contribui para a tomada de decisão empresarial.

Julgue o próximo item, acerca de soluções de suporte à decisão.

Um data warehouse é um repositório de dados integrados de múltiplas fontes, processados para armazenamento em um modelo multidimensional.

Julgue o próximo item, acerca de soluções de suporte à decisão.

No processo de exploração de dados, a funcionalidade drilldown retira os dados filtrados por valor ou intervalo.

Julgue o próximo item, acerca de soluções de suporte à decisão.

A tabela de fatos de um modelo dimensional descreve as dimensões com sua semântica e a finalidade dos fatos analisados.

Julgue o item a seguir, referentes a Python.

Na execução do código a seguir, a tentativa de criar a coluna status em df_aprovados não será bem-sucedida devido à ocorrência de SettingWithCopyWarning, pois df_aprovados é uma fatia do data frame original.

import pandas as pd
dados = {'aluno': ['Amanda', 'Bruno', 'Carla', 'Daniel'],
         'idade': [20, 22, 19, 24],
         'nota_final': [7.5, 8.0, 6.0, 9.0]}
df = pd.DataFrame(dados)
df_aprovados = df[df['nota_final'] >= 7]
df_aprovados['status'] = 'Aprovado'

Hadoop é um framework de código aberto baseado em um modelo distribuído que permite o processamento e o armazenamento de grandes volumes de dados de maneira escalável. Dentro desse framework, uma das principais abordagens para o processamento de dados envolve a divisão do processamento em duas etapas: na primeira, os dados são divididos em pequenos blocos e distribuídos para os nós do cluster; na segunda, os dados processados são agregados. Diante de tal informação, assinale a alternativa que apresenta uma das partes do Hadoop que implementa esse modelo de processamento de dados.

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial (IA) que foca na interação entre computadores e a linguagem humana. O PLN visa permitir que as máquinas compreendam, interpretem e gerem linguagem humana de maneira que seja útil em diversas aplicações, como chatbots, análise de sentimentos, tradutores automáticos, entre outros. Dentro do contexto de PLN, diversas técnicas são utilizadas para melhorar a compreensão e manipulação das palavras.

Considerando tais informações, assinale a alternativa que apresenta a técnica de PLN que reduz palavras à sua forma básica ou dicionária, considerando o contexto e a gramática.