Questões de Concurso

Na tomada de decisão, um termo é definido como uma coleção de dados orientada por assuntos, integrada e variante no tempo. É um banco de dados contendo dados extraídos do ambiente de produção da empresa, que foram selecionados e depurados, tendo sido otimizados para processamento de consulta e não para processamento de transações. Em geral, requer a consolidação de outros recursos de dados além dos armazenados em base de dados relacionais, incluindo informações provenientes de planilhas eletrônicas e documentos textuais.

Esse termo é conhecido por:

Analise as afirmativas a seguir:

I. São aplicações que utilizam as funcionalidades dos Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados: Sistemas de gestão empresarial (ERP), Sistemas de gestão de relacionamento com clientes (CRM), Protocolo de Configuração Dinâmica para uma Rede de Computadores (DHCP), Business Intelligence (BI).
II. São tipos de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados: SGBD Relacional, modelo que organiza dados e tabelas relacionadas entre si; SGBD Orientada a Objetos, modelo usado para objetos complexos como jogos e simulações; SGBD Hierárquico, modelo que organiza dados em formato de árvore; SGBD em Memória, modelo que permite alta velocidade de acesso aos dados que ficam armazenados na memória principal do computador. 

Marque a alternativa CORRETA: 

Com relação às tecnologias relacionadas à ciência de dados, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Os dashboards gerados no Power BI, da Microsoft, empregando scripts do R, são gerados empregando ‘tecnologia de área restrita’ para proteger os usuários e o serviço contra riscos de segurança.
( ) Na Ciência de Dados, os dados estruturados, semiestruturados e não estruturados podem ser digeridos por redes neurais recorrentes (RNN, Recurrent Neural Network), que processavam sequências inteiras em paralelo, ou por grandes modelos de linguagem (LLM, Large Language Models), que empregam processamento sequencial das entradas.
( ) No aprendizado de máquina é usual o emprego de Métodos de Reamostragem, como: k-fold (que fatia os dados em k pedaços iguais), repeated k-fold (que repete o método k-fold várias vezes), PCA (Principal Components Analysis, que reduz a quantidade de variáveis) e bootstrap (que reduz os desvios e realizar amostragem dos dados de treino com repetições).

As afirmativas são, respectivamente,

A arquitetura medalhão é um exemplo de data lakes. Ela é multicamadas, sendo considerada uma ótima opção para data warehouses, data marts e outros sistemas analíticos.
Sobre o tema, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Este padrão arquitetônico é composto por três camadas, Ouro, Platina e Diamante. A camada Ouro é onde estão armazenados os dados brutos, previamente ingeridos dos sistemas externos de origem. Os dados desta camada são normalmente são recebidos “no estado em que se encontram”, mas podem ser enriquecidos com metadados adicionais, como por exemplo, data de carregamento.
( ) Na camada Platina, os dados da camada anterior são filtrados, limpos, normalizados e mesclados com outros dados. Nesta camada há visão empresarial dos dados nas diferentes áreas temáticas e principais entidades de negócios, conceitos e transações.
( ) Os dados na camada Diamante são dados “prontos para consumo”. Esses dados enriquecidos e curados podem estar no formato de um esquema em estrela clássico, contendo dimensões e tabelas de fatos, ou podem estar em qualquer modelo de dados adequado ao caso de uso de consumo.

As afirmativas são, respectivamente,

Atualmente, existem vários modelos arquiteturais de data warehousing, comumente chamados de arquiteturas de n camadas. As mais comuns são as arquiteturas de duas e três camadas.
Com relação ao modelo arquitetural de três camadas, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) O servidor que executa o sistema operacional e o banco de dados é a terceira camada, que mantém os dados e demais softwares.
( ) O data warehouse é uma segunda camada; trata-se de um front-end cujo software de ETL computam os dados e metadados de sistemas legados e de fontes externas, consolidando, resumindo e carregando-os no servidor de banco de dados operacional.
( ) A primeira camada inclui todos os softwares do cliente, os mecanismos do business intelligence, sistemas de suporte a decisão e business analytics do back-end; ela permite que os analistas, por meio de processamento OLAP, analisem os dados históricos consolidados nos data warehouses ou data lakes.

As afirmativas são, respectivamente,