Em relação às fases do CRISP-DM, julgue o próximo item.
Na fase de modelagem do CRISP-DM, além da divisão de dados em treinamento, testes e validação, são escolhidos os algoritmos que podem ser testados e utilizados de acordo com o tipo de exploração dos dados desejada.
Em relação às fases do CRISP-DM, julgue o próximo item.
A fase 7 do CRISP-DM indica que o processo de construção do armazém de dados correspondente deve ser revisado em função das atualizações dos dados.
A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.
Os data lakes, por armazenarem dados em seus formatos originais, eliminam completamente a necessidade de data warehouses em ambientes de Big Data.
A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.
Na etapa de ingestão de um pipeline de dados de Big Data, os dados de diversas fontes são coletados e transportados para um armazenamento centralizado.
A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.
O armazenamento de Big Data em sistemas distribuídos, a exemplo do HDFS (Hadoop Distributed File System), melhora a tolerância a falhas e a escalabilidade ao distribuir dados entre múltiplos nós.
Acerca de armazenamento de dados, julgue o item subsequente.
A replicação de dados em sistemas de armazenamento orientado a objeto não é uma prática muito utilizada, pois esse tipo de armazenamento depende de um único servidor centralizado para gerenciar e distribuir dados.
Acerca de armazenamento de dados, julgue o item subsequente.
Em sistemas de arquivos distribuídos, consistência eventual é uma característica que garante que, após determinado tempo, todas as réplicas dos dados estarão consistentes, sem a necessidade de sincronização imediata.
A respeito da arquitetura de DW (data warehouse) e do processo ETL (Extract, Transformation and Load), julgue o item a seguir.
A multidimensionalidade é uma característica chave do OLAP, permitindo analisar dados em diferentes perspectivas, como tempo e localização.
