Questões de Concurso
Foram encontradas 1.000 questões
Resolva questões gratuitamente!
Junte-se a mais de 4 milhões de concurseiros!
CRISP-DM é um modelo de referência não proprietário e tecnologicamente neutro que pode ser usado por iniciantes ou especialistas para descrever o ciclo de vida de projetos de Mineração de Dados em seis fases distintas.
A terceira fase do modelo corresponde
No contexto dos processos ETL (Extract, Transform & Load), analise as afirmativas a seguir.
I. A Stage Area é comumente usada para a limpeza, consolidação, agregação, alinhamento e outras funções aplicadas aos dados oriundos de múltiplas fontes.
II. Além de bancos de dados de produção, arquivos avulsos formatados como por exemplo CSV, planilhas, XML, JSON são frequentemente usados no processo de carga (load).
III. Na Stage Area são criados bancos de dados próprios com dados temporários apenas, cuja finalidade é aproveitar as facilidades de acesso e manipulação para as tarefas de transformação dos dados.
Está correto o que se afirma em
Os data warehouses existem para facilitar que analista e tomadores de decisão executem as consultas complexas e ocasionais, fazendo uso intensivo de dados por meio de processamento OLAP.
A operação analítica que se caracteriza por analisar dados em níveis de agregação progressivamente mais detalhados e de menor granularidade, é denominada
Julgue o próximo item, a respeito de ETL, ELT e data lake.
O processo ETL (extrair, transformar e carregar) permite
analisar grandes volumes de dados de forma rápida; para
isso, é necessário duplicar o espaço em disco e triplicar o
tempo no carregamento e na transformação de dados em
relação ao ELT (extrair, carregar e transformar), que
compacta os dados no carregamento.
Atualmente, conforme a tecnologia evolui, novos termos vão surgindo, particularmente com o aumento da importância dos dados na criação de estratégias de crescimento e tomadas de decisão. Nesse contexto, dois termos se destacam, descritos a seguir:
I. É um repositório central de informações que podem ser analisadas para tomar decisões mais adequadas. Os dados fluem de sistemas transacionais, bancos de dados relacionais e de outras fontes. Analistas de negócios, engenheiros de dados, cientistas de dados e tomadores de decisões acessam os dados por meio de ferramentas de inteligência de negócios (BI), clientes SQL e outros aplicativos de análise.
II. É um processo analítico no qual grande quantidade de dados são explorados com o objetivo de encontrar padrões relevantes ou relação sistemática entre variáveis, os quais são validados. Todo esse processo acontece em três etapas: exploração, construção de modelo (padrão) e validação. As ferramentas empregadas analisam dados em busca de oportunidades ou problemas e fazem o diagnóstico do comportamento dos negócios. Sendo assim, cabe ao usuário utilizar o conhecimento para produzir vantagens competitivas.
Os termos descritos em I e II representam os conceitos, respectivamente, de: