Questões de Concurso
Comentadas sobre big data em banco de dados
Foram encontradas 222 questões
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
TJ-AC
Prova:
CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |
Q2457923
Banco de Dados
As características inerentes ao Big Data implicam a
necessidade de um sistema de armazenamento,
gerenciamento e análise que seja flexível, de forma a se
adaptar facilmente aos dados sem comprometer o
desempenho. Dentre as soluções, o Data Warehouse (DW)
tem como características:
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
TJ-AC
Prova:
CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |
Q2457906
Banco de Dados
Apache Hadoop é o principal framework utilizado no
processamento e armazenamento de grandes conjuntos de
dados (Big Data). No ecossistema Apache Hadoop, além
dos componentes básicos, diversas ferramentas e serviços
suprem necessidades de negócios, aplicações e
arquitetura de dados. O sistema de agendamento de
WorkFlow para gerenciar os jobs de computação
distribuída do MapReduce é o:
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANAC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANAC - Especialista em Regulação de Aviação Civil - Área 3 |
Q2391943
Banco de Dados
No que se refere a modelagem dimensional, mineração de dados e big data, julgue o item subsequente.
Em big data, a premissa variedade refere-se ao acréscimo dos volumosos tipos de dados semiestruturados e não estruturados aos
tradicionais conjuntos de dados estruturados das organizações, responsável por impor desafios contextuais adicionais para o
armazenamento, o tratamento e a análise dos dados dessas organizações.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CGM de Belo Horizonte - MG
Prova:
FGV - 2024 - CGM de Belo Horizonte - MG - Auditor Interno - Ciência da Computação - Manhã |
Q2387578
Banco de Dados
Considerando os conceitos principais de ciência de dados, analise
as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a
falsa.
( ) Em um sistema BigData, o pipeline de dados implementa as etapas necessárias para mover dados de sistemas de origem, transformar esses dados com base nos requisitos e armazenar os dados em um sistema de destino, incluindo todos os processos necessários para transformar dados brutos em dados preparados que os usuários podem consumir.
( ) Dentre os métodos de manipulação de valores ausentes, em processamento massivo e paralelo, consta a normalização numérica, que se refere ao processo de ajustar os dados para que estejam em uma escala comparável, geralmente entre 0 e 1.
( ) A demanda crescente por medidas de criptografia ponta a ponta (da produção ao backup) tornam menos eficazes e relevantes tecnologias legadas, como a deduplicação de dados (data deduplication), que busca ajudar a otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho de um sistema ao estabelecer processo de identificar e eliminar dados duplicados em um sistema.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) Em um sistema BigData, o pipeline de dados implementa as etapas necessárias para mover dados de sistemas de origem, transformar esses dados com base nos requisitos e armazenar os dados em um sistema de destino, incluindo todos os processos necessários para transformar dados brutos em dados preparados que os usuários podem consumir.
( ) Dentre os métodos de manipulação de valores ausentes, em processamento massivo e paralelo, consta a normalização numérica, que se refere ao processo de ajustar os dados para que estejam em uma escala comparável, geralmente entre 0 e 1.
( ) A demanda crescente por medidas de criptografia ponta a ponta (da produção ao backup) tornam menos eficazes e relevantes tecnologias legadas, como a deduplicação de dados (data deduplication), que busca ajudar a otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho de um sistema ao estabelecer processo de identificar e eliminar dados duplicados em um sistema.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |
Q2383226
Banco de Dados
Nas últimas décadas, a automatização e a inserção de
máquinas agrícolas transformaram profundamente o
panorama do trabalho nas áreas rurais [...] e, em menos de 50 anos, a produtividade do agronegócio brasileiro aumentou 400%. [...]
Esses resultados vieram com a adoção da tecnologia nos processos cotidianos, e também com o investimento em pesquisas [...]. Agora, o agronegócio pode estar diante de um novo salto de produtividade; big data e machine learning são ferramentas que estão ganhando espaço e que podem, novamente, transformar o cenário do campo.
Disponível em: https://summitagro.estadao.com.br/tendencias-e- -tecnologia/como-big-data-e-machine-learning-sao-aplicados-no- -agronegocio/. Acesso em: 5 jan. 2024. Adaptado.
A utilização da plataforma paralela de processamento MapReduce aplica-se adequadamente como um framework de processamento de Big Data, visando à escalabilidade para as aplicações.
Nesse contexto, uma característica inerente à MapReduce é a
Esses resultados vieram com a adoção da tecnologia nos processos cotidianos, e também com o investimento em pesquisas [...]. Agora, o agronegócio pode estar diante de um novo salto de produtividade; big data e machine learning são ferramentas que estão ganhando espaço e que podem, novamente, transformar o cenário do campo.
Disponível em: https://summitagro.estadao.com.br/tendencias-e- -tecnologia/como-big-data-e-machine-learning-sao-aplicados-no- -agronegocio/. Acesso em: 5 jan. 2024. Adaptado.
A utilização da plataforma paralela de processamento MapReduce aplica-se adequadamente como um framework de processamento de Big Data, visando à escalabilidade para as aplicações.
Nesse contexto, uma característica inerente à MapReduce é a
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |
Q2383220
Banco de Dados
O Ecossistema Spark tem componentes que oferecem
funcionalidades específicas que o tornam uma ferramenta
versátil e eficiente para o processamento de grandes
volumes de dados, a análise em tempo real, o aprendizado
de máquina e muito mais. Essa integração e flexibilidade
são algumas das razões pelas quais o Spark se tornou
uma ferramenta amplamente utilizada em aplicações
de Big Data. Os componentes da Plataforma Spark
pertencem a dois grupos principais: os componentes
básicos e os componentes especializados, que provêm
funcionalidades mais avançadas. Dentre os componentes
básicos, podemos destacar o Spark Core, também
conhecido como “coração” do Ecossistema, e que é
responsável pelas tarefas consideradas essenciais.
O componente Spark Core
O componente Spark Core
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de São José dos Campos - SP
Prova:
FGV - 2024 - Prefeitura de São José dos Campos - SP - Analista em Gestão Municipal (Tecnologia da Informação) |
Q2380768
Banco de Dados
O Big Data é um conceito recente, sendo normalmente definido
por um conjunto de termos, definidos como 5 “V”s. Relacione os
termos a seguir com suas respectivas representações.
1. Volume.
2. Variedade.
3. Veracidade.
4. Velocidade.
( ) É um termo cunhado pela IBM que está sendo usado como o quarto “V” para descrever Big Data. Refere-se à conformidade com os fatos: precisão, qualidade ou confiabilidade dos dados. Ferramentas e técnicas são frequentemente usadas para lidar com Big Data, transformando os dados em insights de qualidade e confiáveis.
( ) Significa a celeridade com que os dados estão sendo produzidos e com que presteza os dados devem ser processados (ou seja, capturados, armazenados e analisados) para atender a necessidade ou demanda. Talvez seja a característica mais negligenciada do Big Data.
( ) É a característica mais comum do Big Data. Muitos fatores contribuíram ao aumento exponencial na quantidade de dados, como dados baseados em transações armazenados ao longo dos anos, os dados das mídias sociais, aumentando a quantidade de dados de sensores, dados RFID e GPS gerados automaticamente e assim por diante.
( ) Atualmente os dados hoje possuem diversos e tipos e formatos, desde bancos de dados relacionais aos XML e dados capturados por sensores, vídeo, áudio. Segundo estimativas, 80 a 85 por cento de todos os dados das organizações estão em algum tipo de formato não estruturado ou semiestruturado.
A relação correta, na ordem dada, é
1. Volume.
2. Variedade.
3. Veracidade.
4. Velocidade.
( ) É um termo cunhado pela IBM que está sendo usado como o quarto “V” para descrever Big Data. Refere-se à conformidade com os fatos: precisão, qualidade ou confiabilidade dos dados. Ferramentas e técnicas são frequentemente usadas para lidar com Big Data, transformando os dados em insights de qualidade e confiáveis.
( ) Significa a celeridade com que os dados estão sendo produzidos e com que presteza os dados devem ser processados (ou seja, capturados, armazenados e analisados) para atender a necessidade ou demanda. Talvez seja a característica mais negligenciada do Big Data.
( ) É a característica mais comum do Big Data. Muitos fatores contribuíram ao aumento exponencial na quantidade de dados, como dados baseados em transações armazenados ao longo dos anos, os dados das mídias sociais, aumentando a quantidade de dados de sensores, dados RFID e GPS gerados automaticamente e assim por diante.
( ) Atualmente os dados hoje possuem diversos e tipos e formatos, desde bancos de dados relacionais aos XML e dados capturados por sensores, vídeo, áudio. Segundo estimativas, 80 a 85 por cento de todos os dados das organizações estão em algum tipo de formato não estruturado ou semiestruturado.
A relação correta, na ordem dada, é
Ano: 2024
Banca:
IDHTEC
Órgão:
Câmara de Itapissuma - PE
Prova:
IDHTEC - 2024 - Câmara de Itapissuma - PE - Ouvidor |
Q2380292
Banco de Dados
No contexto da tecnologia e análise de dados, considere as seguintes afirmações sobre Big Data e identifique a correta:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CGM de Belo Horizonte - MG
Prova:
FGV - 2024 - CGM de Belo Horizonte - MG - Auditor Interno - Administração - Manhã |
Q2366049
Banco de Dados
Graças ao avanço tecnológico, a capacidade de armazenamento e produção de dados digitais cresceu de forma exponencial, alcançado níveis que superam significativamente as expectativas da sociedade de alguns anos atrás. Esses conjuntos de dados, que por sua grandeza e complexidade demandam nova técnicas e tecnologias para o seu processamento, são conhecidos como Big Data.
Sobre as características do Big Data, analise os itens a seguir.
I. Veracidade.
II. Valor.
III. Validade.
Está correto o que se afirma em
Sobre as características do Big Data, analise os itens a seguir.
I. Veracidade.
II. Valor.
III. Validade.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CTI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CTI - Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Indústria 4.0 e Governo Digital - Área de Atuação: Sistemas Ciberfísicos e Cidades Inteligentes |
Q2365237
Banco de Dados
Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.
Volume, variedade, velocidade, valor, veracidade,
variabilidade e visualização são conceitos abrangidos na
definição de Big Data.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CTI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CTI - Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Indústria 4.0 e Governo Digital - Área de Atuação: Sistemas Ciberfísicos e Cidades Inteligentes |
Q2365236
Banco de Dados
Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.
Big Data é um conjunto de dados maior e mais complexo de
novas fontes de dados que softwares tradicionais de
processamento de dados não conseguem gerenciar devido ao
seu volume.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CTI
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CTI - Tecnologista Pleno 2 - I - Especialidade: Indústria 4.0 e Governo Digital - Área de Atuação: Sistemas Ciberfísicos e Cidades Inteligentes |
Q2365235
Banco de Dados
Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.
Entre as quatro análises possíveis no Big Data, a análise
diagnóstica tem como foco recomendar ações específicas a
serem tomadas, e seus resultados podem ser usados para
melhorar a eficiência, a eficácia e a produtividade das
empresas.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CAU-BR
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CAU-BR - Analista de Sistema de Informação |
Q2359943
Banco de Dados
Julgue o item subsecutivo, a respeito de integração de dados e big data.
A atomicidade é um dos recursos da propriedade de
variedade do big data, e garante que todas as alterações
sejam efetivadas no banco de dados, sem permitir
atualização parcial.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CNPQ
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - CNPQ - Analista em Ciência e Tecnologia Pleno I - Especialidade: Gestão de Dados Corporativos |
Q2354888
Banco de Dados
Acerca de técnicas de modelagem de BI (business intelligence), de big data e de linguagem de manipulação de dados (DML), julgue o item que se segue.
Variedade, uma das métricas de big data, é caracterizada por
armazenar e processar uma quantidade de dados muito maior
do que os bancos de dados tradicionais foram projetados
para suportar, incluindo os bancos de dados relacionais
paralelos.
Ano: 2024
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
DPE-PR
Prova:
Instituto Consulplan - 2024 - DPE-PR - Analista da Defensoria Pública - Informática |
Q2353601
Banco de Dados
Sobre os tópicos relacionados à tecnologia e informação com suas respectivas categorias de armazenamento e análise de
dados, relacione adequadamente as colunas a seguir.
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Lake.
4. Big Data.
5. Business Intelligence e Analytics.
6. Mineração de Dados.
( ) Ambiente de armazenamento de dados centralizado que integra informações de várias fontes para suportar a análise de negócios.
( ) Conjunto de ferramentas, técnicas e processos para coletar, organizar e analisar informações para fins estratégicos.
( ) Subconjunto de um Data Warehouse, geralmente focado em um único departamento ou área de negócios.
( ) Processo de descoberta de padrões, tendências e informações úteis em conjuntos de dados.
( ) Abordagem flexível e escalável para armazenar grandes volumes de dados de diferentes tipos.
( ) Conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, muitas vezes além da capacidade de ferramentas de processamento de dados tradicionais.
A sequência está correta em
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Lake.
4. Big Data.
5. Business Intelligence e Analytics.
6. Mineração de Dados.
( ) Ambiente de armazenamento de dados centralizado que integra informações de várias fontes para suportar a análise de negócios.
( ) Conjunto de ferramentas, técnicas e processos para coletar, organizar e analisar informações para fins estratégicos.
( ) Subconjunto de um Data Warehouse, geralmente focado em um único departamento ou área de negócios.
( ) Processo de descoberta de padrões, tendências e informações úteis em conjuntos de dados.
( ) Abordagem flexível e escalável para armazenar grandes volumes de dados de diferentes tipos.
( ) Conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, muitas vezes além da capacidade de ferramentas de processamento de dados tradicionais.
A sequência está correta em
Ano: 2024
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
Prefeitura de Campos dos Goytacazes - RJ
Prova:
Instituto Consulplan - 2024 - Prefeitura de Campos dos Goytacazes - RJ - Analista de Sistemas |
Q2351717
Banco de Dados
O Big data é estruturado seguindo os conceitos dos 5 V’s; assinale-os.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de São José dos Campos - SP
Prova:
FGV - 2024 - Prefeitura de São José dos Campos - SP - Auditor Tributário Municipal |
Q2348991
Banco de Dados
Com relação ao Big Data e suas tecnologias, assinale V para a
afirmativa verdadeira e F para a falsa.
( ) Existem diversas tecnologias para processamento e análise de Big Data, mas a maioria possui algumas características comuns. Ou seja, adotam técnicas de escalonamento e processamento paralelo; utilizam dados não relacionais, e aplicam análises avançadas e visualização de dados.
( ) Existem três tecnologias de Big Data que se destacam: MapReduce, Hadoop e NoSQL. O Hadoop é uma técnica popularizada pelo Google que distribui o processamento de dados em grandes arquivos de dados multiestruturados em um grande cluster que pode ser alcançado dividindo o processamento em pequenas unidades de trabalho que podem ser executadas em paralelo.
( ) O MapReduce é um modelo de programação e uma implementação associada para processar e gerar grandes conjuntos de dados. Os programas escritos neste estilo funcional são automaticamente paralelizados e executados em um grande cluster de máquinas de alto desempenho. O modelo que programadores sem qualquer experiência com sistemas paralelos e distribuídos utilizem facilmente os recursos.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) Existem diversas tecnologias para processamento e análise de Big Data, mas a maioria possui algumas características comuns. Ou seja, adotam técnicas de escalonamento e processamento paralelo; utilizam dados não relacionais, e aplicam análises avançadas e visualização de dados.
( ) Existem três tecnologias de Big Data que se destacam: MapReduce, Hadoop e NoSQL. O Hadoop é uma técnica popularizada pelo Google que distribui o processamento de dados em grandes arquivos de dados multiestruturados em um grande cluster que pode ser alcançado dividindo o processamento em pequenas unidades de trabalho que podem ser executadas em paralelo.
( ) O MapReduce é um modelo de programação e uma implementação associada para processar e gerar grandes conjuntos de dados. Os programas escritos neste estilo funcional são automaticamente paralelizados e executados em um grande cluster de máquinas de alto desempenho. O modelo que programadores sem qualquer experiência com sistemas paralelos e distribuídos utilizem facilmente os recursos.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TC-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - TC-DF - Auditor de Controle Externo – Área Especializada – Especialidade Tecnologia da Informação – Orientação Sistemas de TI |
Q2341113
Banco de Dados
No que se refere a Big Data, data lake, business intelligence e data warehousing, julgue o item seguinte.
Data lake é um repositório onde os dados podem ser armazenados em vários formatos, incluindo-se registros estruturados e formatos de arquivo não estruturados.
Data lake é um repositório onde os dados podem ser armazenados em vários formatos, incluindo-se registros estruturados e formatos de arquivo não estruturados.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TC-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - TC-DF - Auditor de Controle Externo – Área Auditoria |
Q2340599
Banco de Dados
No que se refere a noções de Big Data, julgue o item subsequente.
Dados estruturados e semiestruturados são tipos de Big Data,
enquanto os dados não estruturados não se enquadram nos
requisitos para Big Data.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TC-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - TC-DF - Auditor de Controle Externo – Área Auditoria |
Q2340598
Banco de Dados
No que se refere a noções de Big Data, julgue o item subsequente.
Os bancos de dados de Big Data ingerem, preparam e
armazenam rapidamente grandes quantidades de dados
diversos em um formato que as ferramentas analíticas
possam usar.
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