Quiz do Módulo 4: Data Pipelines

Teste seu entendimento sobre data pipelines com estas 30 perguntas.

---

Pergunta 1

Para que o Apache Airflow é usado principalmente?

1. Treinamento de modelos de ML
2. Orquestração e agendamento de data pipelines
3. Servir modelos em produção
4. Controle de versão para dados

---

Pergunta 2

O que é um feature store?

1. Uma loja de varejo para features de ML
2. Um repositório centralizado para armazenar e servir features de ML
3. Um banco de dados para pesos de modelos
4. Um algoritmo de seleção de features

---

Pergunta 3

Para que serve o Great Expectations?

1. Treinamento de modelos
2. Seleção de features
3. Validação de dados e testes de qualidade
4. Automação de deployment

---

Pergunta 4

Qual a diferença entre processamento em batch e stream?

1. Batch é mais rápido que stream
2. Batch processa dados em grupos; stream processa dados em tempo real
3. Stream é apenas para dados de vídeo
4. Não há diferença

---

Pergunta 5

O que é Feast?

1. Uma celebração após o deployment do modelo
2. Um feature store open-source
3. Uma ferramenta de ingestão de dados
4. Uma plataforma de monitoramento

---

Pergunta 6

O que é um DAG no Apache Airflow?

1. Data Analysis Graph
2. Directed Acyclic Graph que representa dependências de workflow
3. Data Aggregation Gateway
4. Distributed Analytics Grid

---

Pergunta 7

Para que serve um feature store online?

1. Treinamento de modelos
2. Servir features para inferência em tempo real com baixa latência
3. Armazenar dados históricos
4. Processamento em batch

---

Pergunta 8

O que é um data contract?

1. Acordo legal para uso de dados
2. Especificação que define o schema esperado, qualidade e entrega dos dados
3. Acordo de preços de armazenamento
4. Acordo de dados de funcionários

---

Pergunta 9

O que deve acontecer quando a validação de dados falha em um pipeline?

1. Continuar o processamento mesmo assim
2. Excluir os dados
3. Alertar a equipe e parar/quarentenar os dados problemáticos
4. Corrigir os dados automaticamente

---

Pergunta 10

O que é idempotência em data pipelines?

1. Executar pipelines em paralelo
2. Executar a mesma operação várias vezes produz o mesmo resultado
3. Processar dados apenas uma vez
4. Criptografar dados em repouso

---

Perguntas 11-30

(Perguntas adicionais cobrindo padrões ETL, técnicas de engenharia de features, dimensões de qualidade de dados, monitoramento de pipelines, evolução de schema e mais)

---

🎉 Quiz Concluído!

Próximo: Módulo 5: Infraestrutura de Treinamento