Tecnologia da Informação
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Pregunta de Tecnologia da Informação #019f69c6

Enunciado de la Pregunta
Tecnologia da Informação
#PF
#Big Data
#Banco de Dados Relacional
#Policial
#Aprendizado de Máquina
#2025
#Cebraspe
#Agente
#Mineração de Dados
Medio

(Q70) A mineração de dados é uma técnica em que se utilizam exclusivamente algoritmos de aprendizado supervisionado para a identificação de padrões em grandes volumes de dados; no contexto de Big Data, a premissa principal é a utilização de bancos de dados relacionais tradicionais, que são suficientes para o enfrentamento dos desafios de volume, variedade e velocidade característicos desse ambiente.

A

Certo

B

Errado

Correcto

Explicación Oficial / Explicaciones de la Comunidad

A questão apresenta dois erros conceituais graves que justificam o gabarito como Errado (E):

  1. Mineração de Dados (Data Mining) e Aprendizado Supervisionado: O item afirma que a mineração de dados utiliza exclusivamente algoritmos de aprendizado supervisionado. Isso está incorreto. A mineração de dados faz uso tanto de aprendizado supervisionado (como classificação e regressão) quanto de aprendizado não supervisionado (como agrupamento/clustering, regras de associação e detecção de anomalias) para descobrir padrões ocultos em grandes volumes de dados.

  2. Big Data e Bancos de Dados Relacionais Tradicionais: O item afirma que os bancos de dados relacionais tradicionais são suficientes para enfrentar os desafios de Big Data (Volume, Variedade e Velocidade). Isso também está incorreto. Os bancos de dados relacionais tradicionais (SQL) possuem limitações severas de escalabilidade horizontal e rigidez de esquemas, o que os torna insuficientes para lidar com o volume massivo, a alta velocidade de geração e a variedade (dados estruturados, semiestruturados e não estruturados) típicos de Big Data. Para mitigar esses desafios, utilizam-se tecnologias de armazenamento não relacional (NoSQL) e frameworks de processamento distribuído (como o ecossistema Hadoop e o Apache Spark).