Questões de Concurso Comentadas sobre banco de dados
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I. Hadoop e Elasticsearch são exemplos de tecnologias que permitem a computação em nuvem.
II. BIG Data é o termo em tecnologia da informação que tem a capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados.
III. O Conceito de BIG DATA pode ser subdividido em 5 categorias ou “5 v’s”, VOLUME, VALOR, VELOCIDADE, VERACIDADE e VARIEDADE.
IV. Um dos maiores desafios em trabalhar com soluções de BIG DATA é o volume dos dados.
I. Star Schema.
II. Bifurcação entre tabelas.
III. Snowflake.
IV. Fullflake.
V. Dimension Only.
Quais estão corretas?
I. Extração de Dados de Fontes Diversas.
II. Transformação de dados.
III. Cargas dos dados.
IV. Multiplicação das informações.
Considere o seguinte esquema relacional e resolva em SQL as questões propostas:
Pessoa - ( Código Interno , Nome , Endereco , Tipo )
Cliente -( Código Interno , Atividade )
Empregado ( Código Interno , Número Sequencial , Vencimento Mensal, Responsavel , Sigla , Data de Admissao )
Departamento - (Sigla , Designação , Localização , Chefe, Data de Posse )
Quais os empregados, considerando o código de registro no sistema, que entraram no serviço da
empresa no ano de 1995?
Cliente - (cod_cliente, cliente, profissao, localidade)
Agencia - ( cod_agencia, agencia, localidade)
Conta - ( num_conta, tipo_conta, cod_cliente, cod_agencia, saldo)
Emprestimo - (num_emprestimo, cod_cliente, cod_agencia, valor)
Qual comando representa a quantidade de clientes cadastrados na base?
I. Outliers são dados com padrões muito diferentes aos demais, que fogem ao padrão dos dados. Estes dados precisam ser identificados e analisados.
II. Outliers podem ser produzidos por erros de medição, valores default assumidos durante o preenchimento de uma base de dados ou podem corresponder a valores corretos, mas pertencentes a uma base de dados desbalanceada.
III. Na prática, os outliers comumente são eliminados. Porém, pode-se estar negligenciando um conjunto de instâncias que podem trazer novos conhecimentos acerca do domínio de problema.
IV. A detecção de outliers pode ser feita por meio de técnicas univariadas, que consistem em explorar cada atributo e variabilidade dos valores em torno da média. Quando a variabilidade é grande, pode indicar registros, potenciais outliers.
I. Integração de dados de diferentes fontes.
II. Qualidade dos dados.
III. Criação de uma cultura organizacional baseada em dados.
IV. Falta de conhecimento técnico em ferramentas de business intelligence.