No dinâmico e complexo ambiente da Ciência de Dados, o papel do Engenheiro de Dados é fundamental para o suporte às atividades analíticas avançadas,...

🎓 Gabarito Comentado (AVA):

JUSTIFICATIVA

A alternativa é correta porque Apache Spark e Apache Hadoop são plataformas de processamento distribuído que facilitam o trabalho com grandes volumes de dados, Docker é uma plataforma de gerenciamento de containers que ajuda na virtualização leve e na entrega consistente de ambientes, e Apache Hive permite a manipulação e consulta de grandes conjuntos de dados armazenados em Hadoop. Juntas, essas ferramentas fornecem um conjunto robusto de funcionalidades que suportam as atividades complexas envolvidas no trabalho de um Engenheiro de Dados. Justificativas das alternativas incorretas: a alternativa “TensorFlow, Apache Mahout, RStudio, Jupyter Notebook” é incorreta porque estas ferramentas são mais associadas à análise e modelagem de dados (especialmente em Machine Learning e análise estatística) do que ao trabalho específico de engenharia de dados, que envolve a infraestrutura para dados em grande escala e manipulação de dados brutos; a alternativa “Microsoft Excel, Google Sheets, Tableau, Power BI” é incorreta porque, embora essas ferramentas sejam importantes para visualização de dados e análise básica, elas não são adequadas para o processamento de grandes volumes de dados, manipulação de dados brutos, e gerenciamento de containers, que são tarefas centrais na engenharia de dados; a alternativa “Python, Java, C++, MATLAB” é incorreta porque, apesar de Python e Java serem linguagens de programação comumente utilizadas por Engenheiros de Dados, C++ e MATLAB não são especificamente focados em engenharia de dados, e esta opção não menciona ferramentas específicas de engenharia de dados para o processamento e gerenciamento de dados em grande escala; a alternativa “Neo4j, Apache Phoenix, Solr, Lucene” é incorreta porque, apesar de envolver tecnologias relacionadas à manipulação de dados (como bancos de dados NoSQL e sistemas de busca), não cobre de forma abrangente as necessidades de um Engenheiro de Dados para o processamento de grandes volumes, virtualização, e gerenciamento de containers, sendo mais focada em funcionalidades específicas dentro do amplo espectro da engenharia de dados.