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Q853040 - FGV - 2023 - Receita Federal - Analista Tributário da Receita Federal

A análise de dados prescritiva é uma técnica de análise de dados que

a) se concentra na descrição de dados passados e presentes, com o objetivo de encontrar tendências e padrões que possam ser usados para prever eventos futuros.
b) usa modelos matemáticos e estatísticos para identificar a melhor solução possível para um determinado problema.
c) se concentra em identificar as causas subjacentes de um problema e em encontrar maneiras de corrigi-las.
d) usa algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados.
e) usa modelos de aprendizado profundo para identificar padrões em dados não estruturados.

Assinale a opção que melhor descreve a diferença entre os frameworks Apache Spark e Apache Hadoop, no contexto do processamento de Big Data.

a) O processamento de dados no Spark é mais rápido do que no Hadoop, pois ele é baseado em memória e utiliza RDDs, enquanto o Hadoop é baseado em disco e utiliza MapReduce.
b) O processamento de dados no Hadoop é mais rápido do que no Spark, pois o Hadoop é mais escalável e utiliza clusters maiores, enquanto o Spark é limitado pelo tamanho do cluster.
c) O Spark é mais adequado para cargas de trabalho mais pesadas, enquanto o Hadoop é melhor para cargas de trabalho mais leves e interativas.
d) O Spark e o Hadoop utilizam as mesmas técnicas de processamento de dados, mas o Spark é mais adequado para casos de uso em que a latência é um fator crítico, enquanto o Hadoop é mais adequado para casos de uso em que a capacidade de processamento em lote é mais importante.
e) O Hadoop é uma tecnologia mais recente que oferece melhorias, em relação ao Spark, em termos de desempenho e velocidade de processamento.