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Questão FC373102

Big Data, Data Science e Internet of Things (IoT) são termos relacionados. É correto afirmar que:

Bancos de Dados Dimensionais

FCC · 2022

Big Data, Data Science e Internet of Things (IoT) são termos relacionados. É correto afirmar que:

  1. À medida que mais elementos de tecnologia são integrados com o ecossistema de IoT, produzindo dados não estruturados, torna-se mais difícil organizar e transformar o enorme volume de dados usando técnicas convencionais de analytics; desta forma, recomenda-se o uso de técnicas de Data Science voltadas à IoT para escalar e analisar os dados produzidos pela IoT.
  2. O termo Big Data surgiu para descrever a gigantesca quantidade de dados produzidos pela Era Digital, em geral volumes expressos em PentaBytes (250 bytes), em Hexabytes (2060 bytes) ou sextilhões de dados, crescendo para ZettaBytes e acima. Mas, muito além do volume, o grande interesse em Big Data está em seu potencial econômico.
  3. A Data Science gera uma matriz de dispositivos conectados à internet que transferem dados entre si para alterar seu desempenho, o conhecido Big Data. Estes dados são gerados por ações automatizadas, sem intervenção ou inserção humana. O Big Data tem 4 elementos principais, conhecidos por SPAM: Sensores, Processamento de redes, Análise de dados e Monitoramento do sistema.
  4. A IoT envolve a aplicação de algoritmos para obter insights e examinar grandes conjuntos de dados para procurar correlações significativas. O foco da IoT está na inferência, que é o processo de derivar conclusões baseadas no que o cientista de dados ainda desconhece.
  5. A Data Science, também conhecida como Machine Learning, estuda como permitir que os computadores resolvam problemas sem serem explicitamente programados para resolvê-los passo a passo. Para isso, abrange uma variedade de métodos de aprendizado supervisionado, hiper supervisionado e não supervisionado.
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Gabarito

A

Comentário do professor

IoT integra inúmeros dispositivos que geram grande volume, velocidade e variedade de dados, muitos deles como dados não estruturados (logs, sinais, imagens, texto).

Técnicas convencionais de analytics, voltadas a conjuntos tabulares e processamento batch, têm dificuldade para organizar, transformar e extrair valor desse fluxo massivo e heterogêneo.

Data Science oferece um conjunto de métodos adequados: pipelines de pré‑processamento, engenharia de características, modelos de séries temporais e algoritmos de aprendizado de máquina para detecção de padrões e anomalias.

Além disso, emprega soluções escaláveis como processamento distribuído (por ex., Spark), streaming em tempo real e edge computing para reduzir latência e volume trafegado.

Portanto, recomenda‑se aplicar técnicas de Data Science específicas para IoT quando se busca escalar e analisar eficientemente os dados produzidos por esse ecossistema.

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