As tecnologias de Big Data contribuem para que as técnicas oriundas da Ciência de Dados sejam utilizadas para a extração de conhecimento de grandes volumes de dados. Para isso, são utilizadas técnicas estatísticas, matemáticas e computacionais. Ela é uma área interdisciplinar, onde o perfil profissional envolve conhecimentos e habilidades de diferentes áreas. As técnicas de ciência de dados, aplicadas ao Big Data para extrair conhecimento à tomada de decisão nas organizações, têm provocado transformações no Marketing. Por isso, é fundamental compreender o campo da Ciência de Dados. Para apresentar a literatura científica, foi realizada a busca com a expressão ("data Science" and "big data") na base Scopus, em novembro de 2020, que localizou os 1670 documentos do tipo conference paper, article e review. Ao analisar o resultado por áreas de conhecimentos, prevalecem as publicações: Ciência da Computação (32,3%), Engenharia (10,9%), Matemática (8,9%), Ciências de Decisão (8,7%), Ciências Sociais (7%) e Medicina (7%). Também, é possível notar que mais que 86% são de 2016 até 2021, incluindo as que ainda serão publicadas
Respostas
Após a afirmação e a análise das alternativas, podemos concluir que a opção correta em relação a Big Data é aquela que confirma as afirmações I, II, III e IV.
O que é o Big Data? Para que serve?
Big Data é o termo em Tecnologia da Informação (TI) que lida com grandes conjuntos de dados a serem processados e armazenados. O conceito de BigData começou com 3 Vs:
- Velocidade
- Variedade
- Volume
A quantidade de dados gerada hoje é monstruosa, bilhões de novas informações são geradas todos os dias em todo o mundo, imagine todos eles, aplicativos, sistemas, TVs, telefones celulares, IoT (Internet das Coisas), dispositivos que coletam, processam e armazenam novos dados. Cada clique em uma página ou aplicativo é salvo automaticamente para análise.
Acreditamos que a continuação da sua pergunta seja esta:
"(...)Considerando as informações apresentadas anteriormente, analise as afirmativas a seguir: I. Pelas datas das submissões dos trabalhos, é possível afirmar que a área de análise de dados vêm crescendo consideravelmente a partir de 2016. II. Para ser um bom analista de dados, é preciso saber programação, estatística e conhecer a área de negócios, bem como gestão de organizações. III. Assim como o petróleo é transformado em combustível em refinarias, poderíamos dizer que a análise de dados é o processo de refino dos dados em informações. IV. A análise de dados consiste, basicamente, na tradução de dados em informações, que no que lhe concerne, devem ser traduzidas em planos para o sucesso da organização. Assinale a alternativa que apresenta as afirmações corretas (alternativas não encontradas)"
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