Questão de Banco de Dados — Big Data — CESPE / CEBRASPE 2025
Banco de Dados›Big Data
Código
ce198394
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EMBRAPA
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista - Área: Ciências Exatas e da Terra - Subárea: Ciência de Dados
Julgue o item subsequente, a respeito de sensoriamento remoto e de sistemas de informação geográfica.O uso de plataformas de Big Data em agricultura dispensa algoritmos de aprendizado de máquina, pois a análise estatística tradicional é suficiente para gerar resultados úteis.
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Big Data e Aprendizado de Máquina
✅ ERRADO. A afirmação está incorreta. O uso de plataformas de Big Data em agricultura não dispensa algoritmos de aprendizado de máquina; muito pelo contrário, esses algoritmos são frequentemente essenciais para extrair valor de grandes volumes de dados complexos, especialmente quando se busca análise preditiva e reconhecimento de padrões. A análise estatística tradicional, embora útil, não é suficiente para lidar com a variedade, velocidade e volume característicos do Big Data.
O Big Data muitas vezes se refere ao uso de análise preditiva e de outros métodos avançados para extrair valor dos dados. A afirmação generaliza incorretamente, ignorando que, em muitos cenários de Big Data — inclusive na agricultura —, técnicas de aprendizado de máquina são indispensáveis para processar dados não estruturados, identificar padrões e gerar insights que a estatística clássica não alcançaria.
Big Data em agricultura: Características (Volume, Velocidade, Variedade); Análise estatística tradicional (Útil, mas insuficiente, Não alcança padrões complexos); Aprendizado de máquina (Essencial para valor, Análise preditiva, Reconhecimento de padrões, Dados não estruturados)
NÃO CAIA NESSA!
A banca tenta confundir ao afirmar que a análise estatística tradicional é suficiente para Big Data. Na prática, o Big Data frequentemente exige técnicas mais avançadas, como aprendizado de máquina, para lidar com a complexidade e o volume dos dados. Não caia nessa generalização!