Questões de Concurso Comentadas para dataprev
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Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Processamento |
Q2274323
Engenharia de Software
No que se refere a conceitos de business intelligence, data lake, inteligência artificial e machine learning, julgue o item a seguir.
O machine learning é um subconjunto da inteligência artificial, o qual é utilizado para analisar, por meio de algoritmos, grandes volumes de dados e permite que uma máquina ou um sistema aprenda e melhore com base na experiência.
O machine learning é um subconjunto da inteligência artificial, o qual é utilizado para analisar, por meio de algoritmos, grandes volumes de dados e permite que uma máquina ou um sistema aprenda e melhore com base na experiência.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Processamento |
Q2274322
Banco de Dados
No que se refere a conceitos de business intelligence, data lake, inteligência artificial e machine learning, julgue o item a seguir.
Dados em um data lake estão em estado bruto, ou seja, sem verificações, processamentos ou análises.
Dados em um data lake estão em estado bruto, ou seja, sem verificações, processamentos ou análises.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Processamento |
Q2274321
Engenharia de Software
No que se refere a conceitos de business intelligence, data lake,
inteligência artificial e machine learning, julgue o item a seguir.
Para que se possam, através do business intelligence, tomar medidas com base em insights em tempo real, é necessário que, antes, haja o recolhimento e transformação dos dados, a identificação de padrões e valores atípicos e a visualização desses dados.
Para que se possam, através do business intelligence, tomar medidas com base em insights em tempo real, é necessário que, antes, haja o recolhimento e transformação dos dados, a identificação de padrões e valores atípicos e a visualização desses dados.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Processamento |
Q2274319
Banco de Dados
No que se refere a banco de dados NoSQL e data lake, julgue o próximo item.
Considere-se que uma empresa de comércio eletrônico deseje armazenar todos os dados relacionados às interações dos clientes em seu site — registros de visitas, cliques, compras, avaliações, comentários, entre outros. Nessa situação, se a empresa decidir não estruturar e organizar esses dados antecipadamente, será melhor armazenar esses dados em uma solução data lake do que em um banco relacional.
Considere-se que uma empresa de comércio eletrônico deseje armazenar todos os dados relacionados às interações dos clientes em seu site — registros de visitas, cliques, compras, avaliações, comentários, entre outros. Nessa situação, se a empresa decidir não estruturar e organizar esses dados antecipadamente, será melhor armazenar esses dados em uma solução data lake do que em um banco relacional.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Processamento |
Q2274315
Banco de Dados
A respeito de modelagem de dados, julgue o item a seguir.
A modelagem dimensional é uma técnica de modelagem de banco de dados que usa um modelo de dados baseado em dimensões para organizar os dados, e as tabelas de dimensões são sempre as maiores tabelas do modelo dimensional.
A modelagem dimensional é uma técnica de modelagem de banco de dados que usa um modelo de dados baseado em dimensões para organizar os dados, e as tabelas de dimensões são sempre as maiores tabelas do modelo dimensional.
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