Questões de Concurso
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Utilize a figura a seguir (Fig3), que representa uma sequência de comandos em SQL, para resolver as questões de número 54 e 55.
Fig3
create table cliente
{
seq VARCHAR2(6) not null,
nome VARCHAR2(50) not null,
cpf VARÇHAR2(11) not null,
data nasc date,
dependentes numeric(2),
estcivil VARCHAR2(1)
);
arter table cliente
ADD CONSTRAINT cliente pk PRIMARY KEY (cpf)
ADD CONSTRAINT seq un unique (seq) enable
ADD CONSTRAIKT est ck check (estcivil in ('C','S','D','V')) enable
ADD CONSTRAINT cpf ch check (REGEXP LIKE(cpf, '^[[digit: ]]{11}$')) enable;
Como se chama o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de anomalias, padrões e correlações consistentes, tais como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados?
Em ambientes de Data Warehouse, os dados inseridos são fitrados e recebem apenas operações de consulta e exclusão, sem que possam ser alterados. Esta característica é conhecida como:
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:
No que se refere a modelagem dimensional, mineração de dados e big data, julgue o item subsequente.
No modelo CRISP-DM, a fase de preparação dos dados é caracterizada por atividades como análise da qualidade dos dados,
exploração dos dados, geração dos primeiros insights e formulação de hipóteses.
( ) Em um sistema BigData, o pipeline de dados implementa as etapas necessárias para mover dados de sistemas de origem, transformar esses dados com base nos requisitos e armazenar os dados em um sistema de destino, incluindo todos os processos necessários para transformar dados brutos em dados preparados que os usuários podem consumir.
( ) Dentre os métodos de manipulação de valores ausentes, em processamento massivo e paralelo, consta a normalização numérica, que se refere ao processo de ajustar os dados para que estejam em uma escala comparável, geralmente entre 0 e 1.
( ) A demanda crescente por medidas de criptografia ponta a ponta (da produção ao backup) tornam menos eficazes e relevantes tecnologias legadas, como a deduplicação de dados (data deduplication), que busca ajudar a otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho de um sistema ao estabelecer processo de identificar e eliminar dados duplicados em um sistema.
As afirmativas são, respectivamente,