Um padrão arquitetural é utilizado em projetos de software como um modelo de solução, para tornar possível resolver problemas após documentar e testar diferentes ações que envolvem a tomada de decisão. Esse padrão pode definir diferentes componentes, assim como estabelecer a utilidade de cada um deles.Com base nas informações apresentadas, identifique se são (V) verdadeiras ou (F) falsas as afirmativas a seguir.I. Em um padrão arquitetural, são definidos componentes, serviços e módulos, os quais são tipos de relações e dependência e de colaboração e controle que representam as formas de elementos.
II. O padrão arquitetural layer é definido em camadas, e cada uma delas explica quais entidades estão relacionadas ao software.
III. O padrão arquitetural cliente-servidor permite a interação entre dois componentes por meio de solicitações request/reply, nas quais os clientes invocam e os servidores fornecem serviços.Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
As arquiteturas de microsserviços tem como foco o desenvolvimento de aplicações com um pequeno número de serviços. Dentre as principais características destacam-se:I. A modularidade e a comunicação por meio de APIs.
II. Os serviços são monolíticos.
III. Todo o sistema composto por microsserviços precisa ser reiniciado quando um microsserviço é alterado.
IV. Os serviços executam várias funções cada um, e crescem junto às mudanças de um sistema.
A visualização de viagens transforma dados de deslocamento em representações gráficas intuitivas, revelando padrões de mobilidade e fluxos urbanos. Ao mapear origens e destinos, facilita a identificação de tendências e necessidades de planejamento. Técnicas como o Bundling agrupam trajetos semelhantes, reduzindo a sobreposição de informações. Assim, a análise visual contribui para decisões mais estratégicas em transporte e infraestrutura.
Com base nos assuntos estudados sobre visualização de viagens com bundling e CUBu, identifique a alternativa correta.
No projeto de “Implantação de Data Warehouse na Secretaria Municipal de Assistência e Desenvolvimento Social” (DW SMADS), elaborado por Placca e Castro (2021), indicar qual é o tipo de servidor ao qual a seguinte definição se refere:
“No contexto de infraestrutura significa a máquina que vai executar o processo de extração, transformação e carga das fontes de dados para dentro do Data Warehouse (DW)”.
Ambientes de Business Intelligence (BI) reúnem dados de diversas fontes, tratam e organizam essas informações para apoiar a tomada de decisão estratégica. Eles integram processos de coleta, armazenamento, análise e visualização de dados em um sistema confiável e acessível. Com isso, transformam grandes volumes de dados brutos em insights valiosos para negócios. Com base nos assuntos estudados sobre implantação de ambientes de Business Intelligence para gestão de dados de assistência social, identifique a alternativa correta.
A ferramenta BikeScience usa uma API para gerar rotas a partir de coordenadas de origem e destino. Indique qual é a alternativa que contém o nome correto da API:
Leia o trecho a seguir:
O Sistema de Tomada de Decisão em Business Intelligence (BI) depende de um ambiente de dados único e confiável, no qual informações passam por processos de tratamento e limpeza antes de serem disponibilizadas para análise. Esse sistema garante a qualidade e validade dos dados utilizados para apoiar decisões estratégicas. No contexto de BI, [preencher1] é usado para registrar e atualizar dados de rotina, enquanto [preencher2] permite a análise desses dados para gerar conhecimento.
Com base no trecho acima, identifique os termos [preencher1] e [preencher2] são substituídos por:
No projeto BikeScience, foi feita uma comparação entre as contagens do fluxo de bicicletas realizadas pela CET e as rotas de viagens de bicicletas baseadas na pesquisa OD17. Indique a alternativa que indica os tipos de contadores usados na comparação:
O Bundling é uma técnica de visualização que agrupa linhas semelhantes para reduzir a sobrecarga visual em mapas de fluxos, como trajetos de viagens. Ao unir percursos próximos, facilita a identificação de padrões e concentrações de movimento. Essa abordagem torna a análise de dados complexos mais clara e interpretável.
Com base nos assuntos estudados sobre visualização de padrões de mobilidade usando Bundling, interprete as afirmativas a seguir:
I. O uso do Bundling na visualização de trajetos entre origem e destino ajuda a evitar a sobreposição excessiva de linhas, o que melhora a interpretação dos dados de deslocamento.
II. A utilização do Bundling prioriza o agrupamento de viagens menos representativas, para destacar fluxos de baixa intensidade.
III. A filtragem de dados no processo de pré-processamento visa reduzir o conjunto de dados a viagens mais representativas, sem comprometer informações relevantes para a análise.
IV. A metodologia aplicada na pesquisa permite que gestores públicos compreendam padrões de mobilidade, o que facilita a formulação de políticas públicas mais eficientes para a região estudada.
É correto o que se afirma em:
O projeto “Implantação de DW na Secretaria Municipal de Assistência e Desenvolvimento Social” utilizou diversas ferramentas, indique a utilizada na construção, análise e visualização de dashboards.
A taxa global de sucesso do algoritmo, ou ACC, é a porcentagem de classificações consideradas corretas, ela é calculada dividindo o número de classificações pelo número total de classificações.A acurácia pode ser definida como o grau em que um valor calculado ou medido está alinhado com o valor real, ela é calculada dividindo o número de acertos pelo número de resultados possíveis. A taxa de erro E de um classificador também é uma medida de precisão.Num banco de dados contendo o registro de 1555 e-mails, é necessário encontrar a taxa global do algoritmo (ACC) e a acurácia (E), sendo que os dados que foram retornando de um algoritmo de classificação foram $VP = 255, VN = 1000, FN = 270$ e $FP = 30$, os resultado corretos serão:
Sobre as etapas de classificação supervisionada, escolha a alternativa que associa corretamente as tarefas abaixo com as etapas de treinamento e teste:
Treinamento.
Teste.
I. Os dados rotulados são usados para preparar a técnica de classificação.
II. O desempenho da técnica de classificação é avaliado.
III. Os dados não rotulados são classificados.
IV. Etapa inicial da classificação supervisionada.
Relacione os tipos de estruturas nos quais os algoritmos de classificação podem ser separados com as afirmações que caracterizam tais tipos de estruturas. Escolha a alternativa que contém as relações corretas.
Probabilísticos.
Baseados em conhecimento.
Conexionistas.
Baseados em distância.
I. Calculam a diferença entre o objeto a ser classificado e os demais objetos rotulados.
II. Possuem um conjunto de regras que determinam a classe de um objeto.
III. Permitem atribuir uma chance de um objeto pertencer a uma ou mais classes.
IV. São formados por redes (nós) interconectadas.
Escolha a alternativa que contém somente características que fazem parte da classificação supervisionada:I - Predizer a classe de novos registros a partir de registros conhecidos.
II - Ausência de conhecimento das possíveis classes às quais os registros podem pertencer.
III - Separação dos dados em etapas de treinamento e teste.
IV - Análise de correlação entre os atributos do conjunto de dados.
A validação cruzada é frequentemente usada para determinar o quão bem um modelo preditivo é treinado. No entanto também pode ser usada para estimar o erro de generalização de algoritmos, que é uma das aplicações mais comuns de validação cruzada.Com base no objetivo da validação cruzada como estimativa de desempenho, assinale a alternativa que melhor a descreve.
Leia os exemplos de análise de dados abaixo e escolha a alternativa que contém somente exemplos em que se pode usar classificação supervisionada. I - Um banco possui uma carteira de clientes e deseja usá-la para analisar solicitações de empréstimo de clientes que podem se tornar inadimplentes. II - Uma loja possui dados dos seus clientes, como seus perfis e histórico de compras, e pretende usá-los para oferecer produtos específicos de acordo com determinadas categorias às quais esses clientes pertencem. III - Um supermercado possui dados sobre os produtos que vende e compra, e pretende identificar quais produtos estão mais relacionados para fazer ofertas conjuntas.
Os modelos preditivos são usados para automatizar muitos processos de tomada de decisão, incluindo decisões de negócio e plantas industriais. Os modelos preditivos também podem ser usados para classificar objetos, processar frutas automaticamente, controlar a qualidade e muito mais. A criação de um modelo preditivo é teoricamente possível quando certos objetos podem ser rotulados e treinados de forma supervisionada, isso ocorre porque é possível estimar o valor de novos objetos sem conhecer seu rótulo. Em relação aos passos para projetar o modelo preditivo, observe as afirmativas a seguir. I. Pré-processamento dos dados: é realizada a limpeza dos dados, há também a integração, a redução, a transformação e a discretização. II. A separação dos dados em conjunto é realizada primeiramente no treinamento e após o teste: conjunto de treinamentos e conjunto de testes. III. Treinamento e teste: treinamento para adaptar os parâmetros livres do modelo para que alcance o nível de excelência. IV. Avaliação da saída: modelos preditivos que precisam ter sua saída avaliada ao desempenho. Está correto o que se afirma em:
Sobre as medidas de suporte e confiança, indique a alternativa que relaciona corretamente as afirmações a seguir com as duas medidas.
Suporte.
Confiança.
I. É útil para a definição de limite para a eliminação de regras de associação pouco interessantes.
II. Sua fórmula é: número de registros da tabela que contêm todos os itens da regra de associação dividido pelo número de registros da tabela que contêm o antecedente de tal regra.
III. É medida de acurácia de uma regra de associação.
IV. Indica a probabilidade de ocorrência de uma regra de associação no conjunto total de transações.
As regras de associação são descobertas em processos de mineração, que envolvem a criação frequente de conjuntos de itens e a extração das próprias regras de associação. Estas são encontradas satisfazendo critérios específicos em uma base transacional, combinando muitos itens diferentes. Com relação a alguns conceitos básicos dos algoritmos de mineração de regras de associação, avalie as afirmativas a seguir.I. Conjunto com $k$ itens: conjunto com uma frequência de ocorrência e que tem contagem de suporte.
II. Conjunto de itens frequentes de tamanho $k$: todos os elementos do conjunto possuem dois campos, sendo que um registra o número de itens, enquanto o outro rastreia o suporte.
III. Padrão frequente: um conjunto de itens que aparece com frequência é conhecido como “$k$-set”, o qual é definido por ter mais do que um suporte $minsupper$.É correto o que se afirma em:
A mineração de itens frequentes requer a mineração de um algoritmo eficiente que possa minerar todo o conjunto. No entanto, construir uma FP-Tree não é suficiente. Pesquisas adicionais são necessárias para criar um algoritmo eficiente que também possa minerar itens frequentes com eficiência. Esse processo envolve uma técnica de “avançar e dividir” chamada “FP-Crescimento”. Ele divide o problema em subproblemas menores para que um método de “dividir e conquistar”, chamado “FP-Growth”, possa ser aplicado. Com base no método de construção de uma FP-Tree compacta, assinale a alternativa que melhor descreve esse processo.
A visualização computacional para mobilidade urbana transforma grandes volumes de dados de deslocamento em representações gráficas claras e estratégicas. Por meio de mapas dinâmicos, fluxogramas e simulações, é possível identificar padrões de tráfego, gargalos e oportunidades de melhoria. Essa abordagem facilita a tomada de decisões mais eficientes no planejamento urbano. Além disso, promove a construção de cidades mais conectadas, sustentáveis e acessíveis. Com base nos assuntos estudados sobre uso de dados e visualização computacional para mobilidade urbana, interprete as afirmativas a seguir:
I. A utilização de dados provenientes de sistemas como o GeoSampa permite ao planejamento urbano visualizar informações sobre estacionamentos, zonas azuis, semáforos e localização de radares, auxiliando diretamente nas políticas públicas de mobilidade.
II. A companhia de trânsito disponibiliza a localização dos radares em seu site oficial, permitindo que a população tenha acesso a informações sobre a fiscalização e a atuação dos equipamentos de controle de tráfego.
III. A análise de dados de radares permite identificar o fluxo de veículos, segmentando por tipos de transporte, o que contribui para diagnósticos mais precisos sobre a composição do tráfego e estratégias de melhoria da segurança viária.
IV. A pesquisa OD 2017 concentra suas análises nas viagens realizadas durante horários de pico utilizando amostragens limitadas, incorporando dados sobre a distribuição socioeconômica dos usuários ou diferentes motivos de viagem.
É correto o que se afirma em:
Dashboards na análise de dados reúnem informações relevantes em painéis visuais de fácil interpretação. Eles permitem o acompanhamento de indicadores, a identificação de tendências e a tomada de decisões mais rápidas e embasadas. Combinando gráficos, tabelas e métricas-chave, os dashboards tornam os dados acessíveis a diferentes perfis de usuários. Assim, otimizam a gestão de processos em diversas áreas. Com base nos assuntos estudados sobre dashboards e visualização de dados, assinale a alternativa correta.
Os ________ são cada vez mais vistos como ferramentas críticas para que as empresas obtenham ________ instantâneos e de longo prazo a partir de seus armazéns de grandes volumes de dados em crescimento, permitindo uma ________ e uma análise de dados mais bem informadas.
Leia o trecho a seguir:
A categorização correta de produtos e a confiabilidade na origem dos dados são fundamentais para uma visualização fiel da realidade empresarial. Além disso, a análise deve considerar [preencher1] mais relevantes, como a margem de lucro, ao invés de se apoiar exclusivamente no volume bruto de vendas. A utilização de sistemas integrados de [preencher2] possibilita corrigir distorções nas informações apresentadas, mesmo que a base de dados original permaneça com inconsistências. Estratégias bem-sucedidas dependem, portanto, de dados confiáveis, análises críticas e ajustes contínuos que alinhem as operações da empresa às reais condições do mercado e ao comportamento efetivo do consumidor.
Com base no trecho acima, identifique os termos [preencher1] e [preencher2] são substituídos por:
A visualização de dados aplicada em diferentes setores possibilita transformar informações complexas em insights acessíveis e estratégicos. Na saúde, apoia diagnósticos; na educação, revela padrões de desempenho; no comércio, orienta decisões de mercado. Essa ferramenta amplia a compreensão dos dados e fortalece a tomada de decisão baseada em evidências.
Com base nos assuntos estudados sobre visualização de dados no varejo de moda e análise de vendas, assinale a alternativa correta:
Indique a alternativa que relaciona corretamente exemplos de como as organizações estão usando dashboards com os possíveis tipos de uso. 1. Analisar e compartilhar dados históricos com orçamentos, previsões e metas atualizados. 2. Avaliar cenários para obter insights em tempo real, que permitem uma melhor tomada de decisão. 3. Ajudar os usuários a mapear planos para que os executivos possam acompanhar o progresso de suas metas ou convencê-los de que precisam seguir uma rota alternativa. I. Estratégia II. Analytics III. Planejamento
Marque a alternativa que preenche corretamente as lacunas do texto a seguir. A maioria dos dashboards que você verá nas principais soluções de __________ de hoje oferece recursos __________ que são utilizados, em grande parte, em cenários nos quais a geração de __________ em tempo real é um imperativo.
A visualização de dados para apoiar políticas públicas de mobilidade urbana constitui uma área cada vez mais estratégica nas grandes cidades. A capacidade de integrar dados de múltiplas fontes, analisá-los de maneira sistemática e representá-los graficamente é crucial para identificar tendências e necessidades emergentes de infraestrutura. Com base nos assuntos estudados sobre visualização de dados na mobilidade urbana em São Paulo, identifique a alternativa correta.
A ciência de dados tem se consolidado como uma aliada estratégica na análise organizacional, ao transformar grandes volumes de dados em conhecimento acionável. Por meio de técnicas estatísticas, aprendizado de máquina e visualizações interativas, é possível identificar padrões, prever cenários e otimizar processos internos. Essa abordagem orienta a tomada de decisões mais embasadas, promovendo inovação, eficiência e vantagem competitiva. Com base nos assuntos estudados sobre dashboards e sua aplicação na ciência de dados e análise organizacional, analise as afirmativas a seguir: I. Dashboards são fundamentais para comunicar insights obtidos a partir da ciência de dados, pois permitem a visualização clara de indicadores de desempenho, facilitando decisões baseadas em dados. II. O uso de dashboards em ambientes corporativos promove o alinhamento entre diferentes setores da organização, contribuindo para a coordenação entre planejamento, execução e monitoramento de metas. III. Ferramentas modernas de BI integram dashboards com funcionalidades analíticas como mapas de calor, análise preditiva e mineração de dados, oferecendo suporte à tomada de decisões em tempo real. IV. Dashboards estratégicos permitem acompanhar o progresso de planos organizacionais, funcionando também como instrumentos motivacionais ao evidenciar os indicadores que mais impactam os resultados de negócio. É correto o que se afirma em:
