Questões de Concurso Público BNDES 2024 para Analista - Análise de Sistemas - Suporte (Manhã)

O CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia amplamente utilizada para a análise e mineração de dados. Ela fornece um framework estruturado para realizar projetos de análise de dados, cobrindo desde a compreensão inicial do problema até a implementação das soluções. O ciclo CRISP-DM é composto por seis etapas principais: (i) Compreensão do negócio; (ii) Compreensão dos dados; (iii) Preparação dos dados; (iv) Modelagem; (v) Avaliação; (vi) Desenvolvimento. Na fase de compreensão dos dados, as tarefas desempenhadas são:

Existem dois tipos principais de bancos de dados orientados a grafos: Resource Description Framework (RDF) e Labeled Property Graph (LPG). Ambos permitem modelar e persistir dados de um grafo que contém nós e arestas. Considere que foi preparada uma modelagem conceitual de dados, realizada por meio do Diagrama de Entidades e Relacionamentos (DER), para um sistema de informações.

Nesse contexto, um SGBD NoSQL orientado a grafos será utilizado para persistir dados de um sistema de informações quando

Considere que um Data Lake possui vários conjuntos de dados em formato tabular, cada um deles com várias linhas e colunas.

Os metadados descritivos relativos a esses conjuntos de dados são fundamentais, pois sem esses metadados não é possível

Considere que uma tabela com dados de equipamentos médicos (para raio X, tomografia, etc.) foi criada em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) Microsoft SQL Server, com uma chave primária composta por “tipo” e “número de série”, e duas chaves estrangeiras, sigla do fabricante e número da nota fiscal de compra (no esquema apresentado, a chave primária está sublinhada e as chaves estrangeiras estão indicadas pelo sinal @ no início do nome do atributo):

EQUIPAMENTO (tipo, numero-de-serie, nome, @sigla-do-fabricante, @nota-fiscal)

Considere ainda que uma consulta aos equipamentos dessa tabela, informando-se apenas um número de nota fiscal, possui um baixo desempenho.

Uma ação a ser executada para melhorar o desempenho dessa consulta é a criação de

Um processo de Extrair, Transformar e Carregar (ETL, sigla em inglês) possui etapas distintas para extração de dados em sua origem, transformações e carga de dados em alguma infraestrutura de persistência. Uma técnica bastante conhecida, utilizada para classificar campos textuais, como, por exemplo, comentários em um site de comércio eletrônico, é a de análise de sentimentos. Considere que a classificação de cada campo textual não existe na origem, mas é incorporada ao conjunto de dados a ser persistido.

No processo de ETL, essa adição de novas colunas, conforme exemplificado, é chamada de