a)9

b)10

c)11

d)12

e)13

a)5%

b)8%

c)10%

d)12%

e)15%

a)oferecer um rendimento a seu detentor.

b)possuir liquidez absoluta.

c)prestar algum serviço ao seu possuidor.

d)propiciar um aumento no seu valor.

e)ser protegida contra inflação.

a)seus relacionamentos com as instituições financeiras, suas operações de crédito e operações de câmbio.

b)suas receitas e despesas realizadas em todas as instituições financeiras onde têm contacorrente.

c)seus dados registrados junto aos serviços de proteção de crédito.

d)seus relacionamentos interpessoais com pessoas da mesma família (ex: pai, filho e irmão, entre outros) que também possuem contascorrentes.

e)seus contratos de prestação de serviço firmados na esfera cível.

a)dispositivo que continua com apenas essa funcionalidade, porém um pouco maior, mas que ainda assim cabe em um bolso de camisa.

b)aplicativo de cada banco, instalado e configurado no celular do correntista.

c)portamoedas eletrônico, semelhante aos cartões que dão acesso a meios de transporte.

d)cartão de crédito que permite autorizar operações por aproximação.

e)sensor específico para captura de impressões digitais.

a)0

b)10

c)24

d)25

e)33

a)da bolha, de seleção e de inserção

b)da bolha, de inserção e de seleção

c)de seleção, de inserção e da bolha

d)de seleção, da bolha e de inserção

e)de inserção, de seleção e da bolha

a)agrupar dados semelhantes em clusters, verificar os dados que se apresentam como ruidosos e não os inserir no ambiente de Big Data, substituindo cada um desses dados ruidosos pelo valor NULL.

b)criar um cubo de dados multidimensional para acelerar a identificação e a eliminação dos dados ruidosos encontrados, e, neste caso, os dados assumem valores predefinidos no momento do préprocessamento.

c)dividir os valores dos dados originais em pequenos intervalos, denominados compartimentos, e, em seguida, substituílos por um valor geral, ou genérico, calculado para cada compartimento específico.

d)executar uma fusão de dados, tendo como base dados vizinhos, e obter novas variáveis que irão preencher os espaços incoerentes dentro do Big Data, eliminando o ruído.

e)realizar uma ação de Data Mining com atributos que se pareçam com dados ruidosos, gerando novos atributos, classificados como atributos “fantasmas”, sem valor para o tratamento do Big Data.

a)o carro eh

b)a casa eh

c)o carro não eh

d)a casa eh forte

e)o carro eh forte