Questão FC444806
A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem
Bancos de Dados Dimensionais
CEBRASPE (CESPE) · 2025
A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.
Agricultura de Precisão: Um Novo Olhar na Era Digital. EMBRAPA, 2024 (com adaptações).
Considerando as ideias do texto precedente, julgue o item a seguir.
Os data lakes proporcionam a possibilidade de se investigar relações de causa e efeito entre variáveis, utilizando-se técnicas de análise de dados observacionais, como técnicas de redes bayesianas e modelos de equações estruturais. Esse grupo de técnicas de análise de dados propicia resultados de análises sem intervenção no sistema, para não ocorrer alterações nos resultados.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Errado. Data lakes são repositórios que armazenam grandes volumes de dados brutos; eles não geram, por si só, evidência de causa e efeito.
A inferência causal depende de métodos, modelo teórico e pressupostos sobre o processo gerador dos dados. Técnicas como redes bayesianas e modelos de equações estruturais podem sugerir relações e dependências condicionais, mas não confirmam causalidade automaticamente.
Em dados observacionais, sem controle experimental, há risco de viés de confusão, correlação espúria e inversão de causalidade. Para afirmar efeitos causais são necessárias estratégias de identificação, por exemplo randomização, variáveis instrumentais ou desenhos naturais que justifiquem as assunções.
Portanto, o papel do data lake é fornecer a matéria-prima; a validade causal resulta do desenho do estudo, das técnicas analíticas e das assunções adotadas.
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