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Os dados que, por alguma razão, normalmente interferência humana, não chegam com todos os atributos esperados durante a coleta de dados, são conhecidos como:
Faltantes.
Corrompidos.
Nulos.
Enviesados.
Embaralhados.
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Exercícios Para o Aprendizado

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Exercícios Para o Aprendizado

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Tópicos de Big Data em Python - Avaliação AVS Nota 10
3 pág.

Tópicos de Big Data em Python - Avaliação AVS Nota 10

ESTÁCIO

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Os dados que não chegam com todos os atributos esperados durante a coleta de dados são conhecidos como faltantes. Esses dados podem estar ausentes por diversas razões, incluindo erros na coleta ou interferência humana.

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Em relação às redes de Internet das coisas, selecione a opção correta que relaciona os dispositivos entre si.
São um relacionamento máquina a máquina
São um conjunto de sinais
É uma conexão rede a rede
São redes locais
São interconectados entre si

Em relação à fase de mapeamento do Hadoop, selecione a opção correta que apresenta o responsável pela geração de fragmento para os componentes da fase de redução.
Leitor de registros.
Mapeador.
Redutor.
Particionador.
Combinador.

Ser capaz de gerenciar uma infraestrutura complexa é uma habilidade fundamental para o profissional de Tecnologia da Informação. Sendo assim, analise as alternativas e selecione a opção que apresenta o componente responsável por desempenhar o papel de mestre na arquitetura do Hadoop.
NameNode
HServerMap
Bloco de dados
DataNode
Replicador

Selecione a opção correta que contenha a ação responsável por retornar os elementos de um conjunto de dados como um vetor.
take
join
coalesce
collect
reduce

O MapReduce é uma técnica de computação distribuída considerada extremamente eficiente para o processamento de dados, desempenhando papel fundamental no Spark.
Em relação ao MapReduce, selecione a opção correta.
Projetos de big data só podem ser tratados por MapReduce.
As fases de processamento do MapReduce podem variar de acordo com a aplicação.
A principal característica do MapReduce é a utilização eficiente da memória.
Só é possível utilizar o MapReduce no Spark através do PySpark.
Pode ser aplicada para projetos que envolvam grandes volumes e variedade de dados.

O boom da IA se deve ao surgimento de novas tecnologias e dispositivos que por estarem sempre conectados produzem uma quantidade enorme de dados. Estes dados que alimentam os modelos de aprendizado de máquina também são conhecidos como:
Big Data.
Informações.
Conhecimento.
Dados Faltantes.
Observações.

Os modelos simbólicos são aqueles que: Se baseiam estritamente em dados e inferências estatísticas em cima deles São aqueles que lidam apenas com problemas numéricos Se baseiam em táticas de agrupamento por similaridade São aqueles que só lidam com problemas categóricos Se baseiam em lógica e regras de inferência para aprender e raciocinar

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