Questões de Concurso Comentadas para especialista em regulação

A partir dessas informações, julgue o próximo item, de acordo com o modelo apresentado.

Acerca dos modelos econométricos de séries temporais, julgue o item seguinte.

Se houver autocorrelação dos resíduos, os estimadores de mínimos quadrados ordinários serão ineficientes, viesados e inconsistentes.  

Acerca do fluxo de Big Data, julgue o item que se segue.

Na etapa de captura de Big Data, grandes volumes de dados são armazenados em bancos de dados NoSQL, devido à sua escalabilidade e à sua flexibilidade. 

Acerca do fluxo de Big Data, julgue o item que se segue.

As funções do MapReduce transformam um volume grande de dados em grupamentos segmentados, mantendo na saída a mesma quantidade de dados da entrada.

Acerca do fluxo de Big Data, julgue o item que se segue.

O serviço ElasticSearch utiliza índices divididos em fragmentos, de maneira que cada nó armazena diversos fragmentos e atua na coordenação das operações nos vários fragmentos.  

Acerca do fluxo de Big Data, julgue o item que se segue.

Streaming processing é uma tecnologia de Big Data exclusiva para atender processamentos de serviços de streaming de áudio e vídeo.

Acerca do fluxo de Big Data, julgue o item que se segue.

Na apresentação de dados, a extração de subcoleções e a consulta de parâmetros permitem a navegação em diversos cenários da visualização.

A respeito de Big Data, julgue o próximo item.

No processamento ROLAP, bancos de dados relacionais são utilizados como local de armazenamento para agregação, enquanto, nos processamentos MOLAP e HOLAP, utilizam-se bancos de dados multidimensionais.

A respeito de Big Data, julgue o próximo item.

O processo de ELT, devido às suas etapas, exige maior definição de regras, estruturas e relações do que a abordagem ETL.

A respeito de Big Data, julgue o próximo item.

Subconjunto de um data warehouse, o data mart é especializado em uma área específica de uma organização.

A respeito de Big Data, julgue o próximo item.

Em um data lake, os dados são depositados em estado bruto, sem terem passado por qualquer análise e mesmo sem terem uma governança.

A respeito de Big Data, julgue o próximo item.

No modelo SaaS (software as a service) da computação em nuvem utilizado para Big Data, a aplicação e os dados são gerenciados pelo provedor da nuvem.  

A respeito de Big Data, julgue o próximo item.

O YARN (Yet Another Resource Negotiator) é um sistema de arquivos distribuídos que faz parte do framework Hadoop.

A respeito de Big Data, julgue o próximo item.

A coleta de dados por meio de aplicativos é considerada explícita, porque o usuário a autoriza.

A respeito de Big Data, julgue o próximo item.

Em Big Data, ruídos consistem em informações extras que acabam deturpando as análises, enquanto overfitting designa a interpretação equivocada dos ruídos como dados legítimos.

A respeito de Big Data, julgue o próximo item.

Pipelines de dados apresentam uma única estrutura para o recebimento dos dados originados de uma fonte não confiável. 

Julgue o próximo item, referente ao processamento de linguagem natural.

Na redução de palavras ao radical, ocorre under-stemming quando duas palavras separadas são reduzidas erroneamente à mesma raiz e, com isso, ocorre a perda de distinção semântica entre palavras com significados diferentes.

Julgue o próximo item, referente ao processamento de linguagem natural.

A lematização prescinde do POS tagging para que as palavras sejam reduzidas corretamente, pois todas as palavras são reduzidas ao mesmo lemma, independentemente de sua classe gramatical. 

Julgue o próximo item, referente ao processamento de linguagem natural.

A similaridade de cosseno é uma métrica pela qual se avalia a similaridade entre dois vetores com base no ângulo entre eles em um espaço vetorial, de forma que, à medida que os vetores se aproximarem, aumentará a similaridade de cosseno. 

A respeito de técnicas de redução de dimensionalidade, julgue o item subsecutivo.

Para utilizar de forma adequada a análise de componentes principais (PCA, na sigla em inglês), é essencial normalizar os dados; se as variáveis não estiverem na mesma escala, aquelas com maior variância terão maior impacto, distorcendo o resultado da PCA.