· Pergunta 1 1 em 1 pontos Quais as 4 etapas sugeridas para implementar, com sucesso, um projeto de Big Data? Resposta Selecionada: a. Definição do Business Case; Planejamento do Projeto; Definição dos Requisitos Técnicos; Criação de um Total Business Value Assessment.
Faça um inventário de quaisquer soluções e ferramentas usadas atualmente para solucionar o problema comercial. Considere as vantagens e desvantagens das soluções atuais. Navegue no processo para iniciar novos projetos e implementar soluções. Identifique as partes interessadas que se beneficiarão do projeto de Big Data.
Resposta: A Comentário: a ordem correta de construção do conhecimento na área de Big Data é, respectivamente: o dado, a informação e o conhecimento.
2 — Quais são os Tipos de Dados da Era de Big Data?1 — Dados Estruturados. ... 2 — Dados Semiestruturados. ... 3 — Dados não estruturados. ... Dados em Movimento (Data in Motion) ... Dados em Repouso (Data in Rest) ... Dados Pequenos (Small Data)
e. Engenheiros de dados. Feedback da resposta: Resposta: E Comentário: os engenheiros de dados são os profissionais que, normalmente, criam e integram as estruturas de armazenamento, em especial, os Data Lakes.
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Engenheiros de dados. Feedback da resposta: Resposta: B Comentário: os arquitetos de dados são os profissionais responsáveis pela definição, pelo design e pela integração de estruturas de armazenamento.
Data Lakes, Data Hubs e Data Warehouses. e. Data Ops, Data Hubs e Data Warehouses. Feedback da resposta: Resposta: D Comentário: os tipos de armazenamento utilizados em Big Data são Data Lakes, Data Hubs e Data Warehouses.
O problema de armazenar grandes volumes de dados é o fato de que se torna extremamente caro manter os recursos e o hardware para processar as cargas. O Hadoop é tão popular e adotado pelo fato de ser muito mais acessível e permitir um uso flexível do hardware.
A proposta de uma solução de Big Data é oferecer uma abordagem consistente no tratamento do constante crescimento e da complexidade dos dados. Para tanto, o conceito considera os 5 V s do Big Data: o Volume, a Velocidade, a Variedade, a Veracidade e o Valor.
Big Data é o termo em Tecnologia da Informação (TI) que trata sobre grandes conjuntos de dados que precisam ser processados e armazenados, o conceito do Big Data se iniciou com 3 Vs : Velocidade, Volume e Variedade.
Pergunta 9 0 em 1 pontos Selecione a alternativa com a ordem correta de construção do conhecimento para a automatização de processos na área de Inteligência Artificial: Resposta Selecionada: d. Análise, Dado e Conhecimento.
BIG DATA – conhecimento necessárioHabilidades analíticas: a capacidade de obter insights das enormes quantidades de dados que você obterá. ... Criatividade: você deve ter a capacidade de criar novos métodos para reunir, interpretar e analisar uma estratégia de dados.
Os principais aspectos do Big Data podem ser definidos por 5 Vs: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor. Os aspectos de Volume, Variedade e Velocidade, como explicamos, diz respeito à grande quantidade de dados não-estruturados que devem ser analisados pelas soluções de Big Data a uma grande velocidade.
A infraestrutura de dados, nada mais é do que uma infraestrutura completamente digital, que permite o compartilhamento, monitoramento e análise de todos os dados que envolvem os processos de sua empresa: seja ela de qual nicho for.
7 passos para implementar o Data Science na sua empresaConheça a capacidade de geração, captação e processamento de dados da sua empresa. ... Contrate cientistas de dados. ... Monte uma área de Data Science na sua empresa. ... Adquira tecnologias e serviços de Data Science. ... Estabeleça métricas e compartilhe descobertas.
· Pergunta 3 0,5 em 0,5 pontos Em qual das etapas do projeto de Big Data devemos identificar todas as questões comerciais com a maior precisão possível? Resposta Selecionada: c. Definição do Business Case.
Os 5 Vs do Big Data são: Volume, velocidade, variedade, veracidade e valor. Este conceito foi criado para contextualizar crescimento exponencial de dados dos últimos anos. Mas principalmente como coletar, tratar e como tirar insights deste dados para tomar melhores decisões negócios.
O conceito de Big Data é dividido em 5 Vs: volume, velocidade, variedade, variabilidade e vínculo.
Você conhece os 4 V s do Big Data?Volume. Pensar em Big Data, como a própria tradução do conceito induz, é pensar grande. ... Velocidade. Como vimos, a quantidade de informações e dados é bastante grande. ... Veracidade. Quantidade nem sempre significa qualidade. ... Variedade. O quarto “V” do Big Data refere-se à variedade.
O diferencial do Big Data está justamente atrelado à possibilidade e oportunidade em cruzar esses dados por meio de diversas fontes para obtermos insights rápidos e preciosos.
Aplicações inteligentes
Use o Amazon Machine Learning para adicionar facilmente recursos preditivos às suas aplicações. Combine a capacidade do Amazon Kinesis para consumir dados de medias sociais ou outras fontes em tempo real e use o Machine Learning para gerar previsões sobre esses dados.
Componentes do Apache Hadoop
O framework do Hadoop é formado por dois componentes principais: armazenamento e processamento. O primeiro é o HDFS (Hadoop Distributed File System), que manipula o armazenamento de dados entre todas as máquinas na qual o cluster do Hadoop está sendo executado.
Um data hub é uma arquitetura moderna e centrada em dados para armazenamento, que ajuda as empresas a consolidar e compartilhar dados para potencializar as cargas de trabalho de inteligência artificial e análise.
Em resumo: Big Data refere-se à quantidade exorbitante de dados produzidos diariamente, Data Mining é a “mineração” destes dados e Data Warehouse é um depósito de dados digitais.
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