Questões de Concurso
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A respeito de dados, julgue o item a seguir.
Análise de dados descritiva refere-se ao tipo de análise que
se baseia em técnicas estatísticas e mineração de dados para
prever o que vai acontecer em um contexto organizacional.
Coluna 1
1. Data Warehouse.
2. Data Mart.
3. Data Mining.
Coluna 2
( ) Conhecido também como mineração de dados. Sua função principal é a varredura de grande quantidade de dados à procura de padrões e detecção de relacionamentos entre informações, gerando novos subgrupos de dados.
( ) Centraliza e consolida grandes quantidades de dados de várias fontes. Seus recursos analíticos permitem que as organizações obtenham informações de negócios úteis de seus dados para melhorar a tomada de decisões.
( ) É uma forma simples de utilizar outro repositório mencionado acima com foco em um único assunto ou linha de negócios.
( ) Com ele, as equipes podem acessar dados e obter insights mais rapidamente, pois não precisam perder tempo pesquisando em outros repositórios mais complexos ou agregando manualmente dados de diferentes fontes.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
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.
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.
Julgue o item a seguir, a respeito de mineração de dados, de arquitetura dos dados e de modelagem de dados.
Mineração de dados combina técnicas de descoberta de
conhecimento com técnicas de implementação eficientes que
permitem seu uso em bancos de dados extremamente
grandes.
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