Questões Prefeitura de Rio Branco - AC 2024 para Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados

Q3035496

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035496 Banco de Dados

O Apache Hadoop é um framework que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores usando simples modelos de programação. Um de seus componentes principais é o Hadoop Distributed File System (HDFS). Qual é a principal característica do HDFS que o torna particularmente adequado para o processamento de Big Data?

A

Sua capacidade de suportar bases de dados relacionais em larga escala, garantindo transações ACID para operações complexas de atualização.

B

O armazenamento de dados em blocos distribuídos por vários nós no cluster, oferecendo alta disponibilidade e tolerância a falhas.

C

A habilidade de executar operações de leitura e escrita em tempo real, facilitando o uso em aplicações de streaming de dados.

D

Seu mecanismo de indexação automática, que permite consultas extremamente rápidas semelhantes aos bancos de dados em memória.

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Q3035497

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Q3035497 Banco de Dados

O Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) elevou o gerenciamento de recursos e agendamento de tarefas em clusters Hadoop a um novo patamar com sua arquitetura mais flexível e eficiente. Qual dos seguintes benefícios é proporcionado pelo YARN em comparação ao modelo original do Hadoop?

A

Habilita a execução de diversas aplicações de processamento de dados simultaneamente no mesmo cluster Hadoop, otimizando a utilização dos recursos.

B

Simplifica a administração do cluster e o monitoramento de aplicações com uma interface centralizada para gestão de recursos.

C

Aumenta a escalabilidade e a eficiência do cluster ao desacoplar a gestão dos recursos da lógica específica das aplicações de processamento.

D

Minimiza a necessidade de movimentação de dados entre os nós durante o processamento, reduzindo a replicação de dados.

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Q3035498

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Q3035498 Banco de Dados

O modelo de programação MapReduce é essencial no ecossistema Hadoop para processamento paralelo e distribuído de grandes volumes de dados. Qual é a principal função do componente "Reduce" no modelo MapReduce?

A

Dividir os dados de entrada em partes menores que podem ser processadas em paralelo pelos mappers.

B

Processar cada parte dos dados de entrada de forma independente e gerar um conjunto intermediário de dados.

C

Agregar os resultados produzidos pelos mappers, realizando operações de síntese como somatória, contagem ou ordenação.

D

Distribuir os dados de entrada pelos diferentes nós do cluster para otimizar a eficiência do processamento.

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Q3035499

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035499 Banco de Dados

O Apache Spark é conhecido por sua capacidade de processar grandes volumes de dados de forma eficiente, usando um modelo de processamento paralelo e distribuído. Uma das principais abstrações do Spark é o RDD (Resilient Distributed Dataset). Qual característica dos RDDs contribui diretamente para a eficiência do processamento de dados no Spark?

A

Sua capacidade de armazenar dados temporariamente em discos magnéticos para evitar a perda de dados durante o processamento.

B

A imutabilidade dos RDDs, que permite a realização de operações em paralelo de forma segura sem interferências entre as operações.

C

A habilidade de realizar operações de leitura e escrita em tempo real, otimizando aplicações que exigem atualizações constantes de dados.

D

Seu mecanismo de indexação automática, que acelera as consultas ao minimizar o tempo necessário para localizar os dados necessários.

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Q3035500

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Q3035500 Banco de Dados

O Apache Spark oferece várias bibliotecas integradas que ampliam suas capacidades para além do processamento de dados em lote. Entre essas bibliotecas, qual é projetada especificamente para simplificar o desenvolvimento de algoritmos de machine learning em larga escala?

A

Spark SQL para processamento de consultas estruturadas e integração com SQL.

B

Spark Streaming para processar fluxos contínuos de dados em tempo real.

C

MLlib para construção de pipelines de machine learning.

D

GraphX para análise de dados em forma de grafos.

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Q3035501

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Q3035501 Banco de Dados

Os sistemas de banco de dados NoSQL surgiram como uma resposta às limitações dos bancos de dados relacionais tradicionais, especialmente em contextos de Big Data e aplicações web em larga escala. Considerando as categorias de bancos de dados NoSQL, qual das seguintes opções descreve corretamente um banco de dados baseado em documentos?

A

Armazena dados em pares chave-valor, onde cada chave é única e mapeia diretamente para um valor específico.

B

Organiza dados em documentos, que são agregados de dados semiestruturados, permitindo uma modelagem de dados mais flexível que se adapta bem a objetos JSON ou XML.

C

Utiliza uma estrutura de tabelas, mas difere dos bancos de dados relacionais por permitir que cada linha tenha um conjunto diferente de colunas.

D

Foca no armazenamento de grafos, representando entidades como vértices e relações como arestas, otimizando consultas que exploram relações complexas entre os dados.

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Q3035502

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Q3035502 Banco de Dados

Os sistemas de bancos de dados para processamento de grafos são otimizados para armazenar e navegar em relações complexas com alta eficiência. Utilizando o Neo4j como exemplo, qual característica principal diferencia os bancos de dados de grafos de outros tipos de sistemas NoSQL?

A

A capacidade de escalar horizontalmente de maneira eficiente, distribuindo dados em múltiplos nós de um cluster.

B

A armazenagem de dados em uma estrutura de grafo, onde as relações são cidadãs de primeira classe, facilitando consultas que exploram a conectividade entre os dados.

C

O uso de um esquema flexível que permite adicionar ou modificar colunas em tempo de execução sem afetar o desempenho das consultas.

D

A eficiência em armazenar e consultar grandes volumes de dados não estruturados, como imagens e vídeos.

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Q3035503

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035503 Banco de Dados

Considerando as aplicações da mineração de dados, qual das seguintes opções descreve um exemplo típico no qual a mineração de dados é aplicada para extrair conhecimento útil de grandes conjuntos de dados?

A

Identificação de padrões ocultos em registros médicos para prever doenças futuras com base em históricos de saúde.

B

Utilização de algoritmos de detecção de anomalias para identificar transações fraudulentas em dados financeiros.

C

Análise de sentimentos em comentários de redes sociais para entender a percepção pública sobre uma marca ou produto.

D

Desenvolvimento de um novo sistema operacional otimizado para processamento de grandes volumes de dados.

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Q3035504

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035504 Banco de Dados

Uma rede de supermercados deseja melhorar suas estratégias de vendas e marketing para aumentar o valor do carrinho médio de compras. Para isso, planeja utilizar a mineração de dados para analisar o comportamento de compra dos seus clientes. Considerando os dados coletados no ponto de venda, incluindo datas, horários de compras, itens adquiridos e métodos de pagamento, qual aplicação da mineração de dados seria mais eficaz para atingir esse objetivo?

A

Implementação de um modelo de previsão de estoque baseado em padrões de compra sazonais para reduzir excessos e faltas de produtos.

B

Desenvolvimento de um sistema de recomendação personalizada para o site do supermercado, sugerindo produtos com base nas preferências de compra online.

C

Análise de padrões de compra para identificar produtos frequentemente comprados juntos, visando criar pacotes promocionais que incentivem a compra de múltiplos itens.

D

Otimização das rotas de entrega para pedidos online, utilizando dados históricos de endereços para prever a demanda por região e reduzir o tempo de entrega.

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Q3035505

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Q3035505 Banco de Dados

Em um projeto de mineração de dados para um banco de varejo que deseja prever a probabilidade de inadimplência de empréstimos, são coletados dados de clientes, incluindo histórico de crédito, renda, emprego e comportamento de pagamento. Ao preparar esses dados para análise, qual dos seguintes tipos de atributos é essencial para a modelagem preditiva da inadimplência?

A

Atributos nominais, como o tipo de emprego, que categorizam os clientes em grupos sem uma ordem intrínseca.

B

Atributos ordinais, como faixas de renda, que classificam os clientes em categorias com uma ordem ou classificação específica.

C

Atributos binários, como histórico de inadimplência (sim/não), que fornecem uma distinção clara na capacidade de pagamento do cliente.

D

Atributos de intervalo, como taxas de juros dos empréstimos, que medem quantidades em escalas contínuas, permitindo cálculos matemáticos.

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Q3035506

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035506 Banco de Dados

Um sistema de mineração de dados é desenvolvido para ajudar uma rede de hospitais a melhorar a gestão de seus recursos, prever picos de demanda e otimizar a alocação de pessoal e equipamentos. Ao analisar os dados históricos de admissões, quais resultados da mineração de dados seriam mais valiosos para representar o conhecimento adquirido e auxiliar na tomada de decisões?

A

Modelos de clusters que segmentam os hospitais com base em padrões de admissão, identificando grupos com demandas similares.

B

Regras de associação que revelam correlações entre os dias da semana e a incidência de certos tipos de emergências médicas.

C

Árvores de decisão que preveem os volumes de admissão com base em variáveis como época do ano, eventos locais e tendências de doenças.

D

Redes neurais que estimam a satisfação do paciente com base em avaliações de serviço, auxiliando na melhoria da qualidade do atendimento.

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Q3035507

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035507 Banco de Dados

Em um projeto de mineração de dados para uma empresa de telecomunicações que deseja reduzir a taxa de churn de clientes (cancelamento de serviços), são coletados dados históricos de uso do serviço, satisfação do cliente e informações demográficas. Para construir um modelo que possa prever quais clientes têm maior probabilidade de cancelar seus serviços, qual técnica de classificação de dados é mais apropriada?

A

K-means clustering para segmentar os clientes em grupos baseados em similaridades de uso e satisfação.

B

Árvores de decisão para criar um modelo que identifique padrões nos dados que conduzem ao churn de clientes.

C

Análise de regressão linear para estabelecer uma relação direta entre a satisfação do cliente e a frequência de uso dos serviços.

D

Análise de componentes principais (PCA) para reduzir a dimensionalidade dos dados e destacar as variáveis mais significativas.

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Q3035508

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035508 Banco de Dados

Uma loja de varejo on-line coleta dados de navegação, histórico de compras e preferências de produtos de seus usuários para melhor entender o comportamento do cliente e personalizar a experiência de compra. Qual técnica de agrupamento de dados é ideal para identificar padrões de compra e agrupar clientes com preferências similares?

A

Análise discriminante linear (LDA) para maximizar a distância entre os centros dos grupos e minimizar a variação dentro de cada grupo.

B

Algoritmo de agrupamento hierárquico para construir um dendrograma que mostra as relações de proximidade entre os clientes.

C

Regressão logística para prever a probabilidade de um cliente pertencer a um determinado grupo com base em suas características.

D

Algoritmo K-means para particionar os clientes em k grupos distintos com base na similaridade de suas preferências e comportamentos de compra.

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Q3035509

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Q3035509 Banco de Dados

Uma organização de notícias online quer melhorar sua capacidade de categorizar automaticamente artigos em tópicos relevantes, utilizando uma vasta quantidade de conteúdo textual não estruturado. Qual abordagem seria mais eficaz para organizar automaticamente esses dados e facilitar a busca e recuperação de informações específicas?

A

Utilização de técnicas de tokenização e análise de frequência de termos para identificar e classificar os tópicos predominantes nos textos.

B

Implementação de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional para armazenar os artigos e utilizar consultas SQL para classificação.

C

Aplicação de modelos de redes neurais convolucionais (CNNs) para processar e categorizar imagens associadas aos artigos.

D

Emprego de algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado, como LDA (Latent Dirichlet Allocation), para descobrir automaticamente os tópicos nos documentos.

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Q3035510

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Q3035510 Banco de Dados

Uma campanha de marketing deseja analisar o impacto de suas estratégias nas redes sociais, coletando e analisando dados não estruturados de postagens, comentários e interações dos usuários. Considerando a complexidade e a variedade desses dados, qual técnica de preparação é crucial para efetuar uma análise significativa do impacto da campanha?

A

Conversão de todas as interações sociais para um formato de banco de dados relacional para análise por meio de consultas SQL complexas.

B

Uso de análise de componentes principais (PCA) para reduzir a dimensionalidade dos dados e focar nos principais vetores de interação.

C

Emprego de técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) para extrair tópicos relevantes, sentimentos e padrões de engajamento dos textos.

D

Implementação de algoritmos de clusterização para segmentar os usuários de redes sociais com base em seus padrões de navegação na web.

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Q3035511

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035511 Banco de Dados

Uma equipe de análise de dados em uma empresa de consultoria financeira está realizando uma análise exploratória dos dados de mercado para identificar tendências e padrões que possam informar estratégias de investimento. Qual método de representação gráfica é particularmente útil para visualizar a distribuição de retornos de investimento ao longo do tempo?

A

Diagrama de dispersão, para mostrar a relação entre duas variáveis financeiras, como retorno e risco.

B

Gráfico de barras, para comparar os retornos de investimento entre diferentes categorias de ativos.

C

Histograma, para visualizar a distribuição de frequências de retornos de investimento em diferentes intervalos.

D

Gráfico de linha, para ilustrar a tendência dos retornos de investimento ao longo do tempo e destacar padrões de crescimento ou declínio.

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Q3035512

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035512 Banco de Dados

Na análise de dados de vendas de um novo produto, um analista deseja comparar as médias de vendas em diferentes regiões para determinar se existem diferenças significativas. Se a distribuição dos dados não segue uma forma conhecida e não pode ser assumida como normal, qual abordagem estatística o analista deve utilizar para realizar essa comparação?

A

Testes paramétricos, como o teste t de Student, assumindo que as médias de vendas seguem uma distribuição normal em todas as regiões.

B

Regressão linear, para modelar a relação entre a localização da região e as vendas do produto.

C

Testes não paramétricos, como o teste de Kruskal-Wallis, que não requerem a suposição de normalidade dos dados para comparar as médias.

D

Análise de variância (ANOVA), para comparar as médias de vendas entre mais de duas regiões, assumindo homogeneidade de variâncias.

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Q3035513

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035513 Banco de Dados

Na implementação de um sistema de gerenciamento de banco de dados Oracle para uma grande corporação, o DBA decide utilizar recursos avançados para otimizar o desempenho e a segurança. Qual das seguintes funcionalidades do Oracle Database é essencial para fornecer alta disponibilidade e recuperação de desastres?

A

Oracle Flashback Technology, que permite a recuperação rápida de dados para um ponto anterior no tempo, sem a necessidade de restaurações de backup prolongadas.

B

Oracle Real Application Clusters (RAC), que permite a execução de uma única base de dados em múltiplos servidores, proporcionando falhas de tolerância e balanceamento de carga.

C

Partitioning, que permite dividir tabelas grandes em partes menores, melhorando o desempenho de consultas e a manutenção do banco de dados.

D

Data Redaction, que fornece métodos para mascarar dados sensíveis em tempo real, garantindo a privacidade e a segurança dos dados.

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Q3035514

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035514 Banco de Dados

Em um cenário onde uma empresa de análise de dados requer processamento rápido e análises em tempo real de grandes volumes de dados, qual característica diferencial torna os bancos de dados em memória especialmente adequados em comparação aos sistemas de armazenamento orientado a colunas?

A

A capacidade dos bancos de dados em memória de realizar operações de leitura e escrita diretamente na RAM, proporcionando latências extremamente baixas e throughput alto.

B

A habilidade dos sistemas orientados a colunas de armazenar dados de forma comprimida, reduzindo significativamente o espaço de armazenamento necessário.

C

O suporte dos bancos de dados em memória à indexação automática de todas as colunas, melhorando a velocidade de consultas analíticas complexas.

D

A eficiência dos sistemas de armazenamento orientado a colunas na realização de operações de atualização em massa, minimizando o impacto no desempenho.

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Q3035515

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: Prefeitura de Rio Branco - AC Prova: IV - UFG - 2024 - Prefeitura de Rio Branco - AC - Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados |

Q3035515 Banco de Dados

Em um ambiente de banco de dados Oracle de alta carga, onde diversas aplicações de missão crítica realizam operações complexas de consulta, um DBA busca implementar estratégias para otimizar o desempenho dessas consultas. Considerando as capacidades avançadas do Oracle, qual abordagem permitiria uma otimização significativa das consultas, levando em consideração a complexidade das operações e a diversidade das cargas de trabalho?

A

Implementação de índices bitmap em tabelas com alta frequência de leitura e baixa frequência de atualização, para acelerar as consultas que filtram colunas com baixa cardinalidade.

B

Utilização do Oracle Data Guard para replicação síncrona, garantindo que as consultas possam ser distribuídas entre múltiplas instâncias e, assim, reduzir a carga no servidor principal.

C

Aplicação de Materialized Views com query rewrite habilitado, permitindo que o otimizador de consultas automaticamente redirecione consultas para essas views pré-computadas, melhorando o desempenho de consultas complexas.

D

Configuração de tabelas particionadas para dividir grandes volumes de dados em partes menores, facilitando a manutenção e melhorando o desempenho de consultas específicas por segmento de dados.

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Questões de Concurso Público Prefeitura de Rio Branco - AC 2024 para Analista de Suporte - Especialização em Banco de Dados

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