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Em relação aos fundamentos da ciência de dados, bem como a coleta, tratamento e armazenamento de dados, julgue o item a seguir.
O tratamento de dados é uma etapa opcional quando se trabalha com conjuntos de dados de pequeno porte, pois dados brutos de alta qualidade são suficientes para treinar modelos de aprendizado de máquina com desempenho satisfatório.
Acerca de pipeline de dados e bancos de dados não relacionais, julgue o item a seguir.
Pipeline de dados é uma sequência de processos em que dados de múltiplas fontes operacionais são extraídos, transformações são realizadas para se garantir qualidade e consistência, e os dados são carregados em um repositório centralizado, sendo essencial para integração de dados em ambientes de analytics e business intelligence.
I.Eliminação - Durante essa etapa, o ETL identifica os dados duplicados e os remove de suas origens, de forma que possa transportar somente os dados limpos para o destino. Os dados podem vir de fontes estruturadas e não estruturadas, incluindo documentos, e-mails, aplicações de negócios, bancos de dados, equipamentos, sensores, terceiros e muito mais.
II.Transformação - Como os dados extraídos são brutos em sua forma original, eles precisam ser mapeados e transformados para prepará-los para o armazenamento de dados eventual. No processo de transformação, o ETL valida, autentica, deduplica e/ou agrega os dados de formas que tornam os dados resultantes confiáveis e consultáveis.
III.Limpeza - Durante essa etapa, o ETL limpa os dados transformados para o armazenamento otimizado no destino. Esta etapa pode implicar o carregamento inicial de todos os dados de origem ou pode ser o carregamento de alterações incrementais nos dados de origem.
É CORRETO o que se afirma em: