Questões de Concurso Comentadas para agergs

Recentemente, encontram-se muitas referências na literatura e na mídia em geral ao uso de aprendizagem profunda (ou “deep learning”). Sobre o assunto, assinale a alternativa INCORRETA. 

Sobre BIG Data, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
I. Hadoop e Elasticsearch são exemplos de tecnologias que permitem a computação em nuvem.
II. BIG Data é o termo em tecnologia da informação que tem a capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados.
III. O Conceito de BIG DATA pode ser subdividido em 5 categorias ou “5 v’s”, VOLUME, VALOR, VELOCIDADE, VERACIDADE e VARIEDADE.
IV. Um dos maiores desafios em trabalhar com soluções de BIG DATA é o volume dos dados.

Uma das características da linguagem HIVEQL é ter uma extensão que permita distribuir consultas entre reducers em um script do tipo map-reduce. Qual extensão deve-se usar para distribuir as consultas e garantir a ordenação ou o agrupamento das chaves distribuídas?

Sobre os tipos de banco de dados NOSQL, analise as assertivas abaixo:

I. Colunar.

II. Grafos.

III. Chave-valor.

IV. Documento.

Quais estão corretas?

Classificado como um programa de banco de dados NoSQL, o MongoDB é um banco de dados de código aberto e de alta performance, que se caracteriza por não possuir esquemas, ser escrito em C++, ser multiplataforma e ser formado por um conjunto de aplicativos JSON. O MongoDB é um banco de dados NoSQL: 

MongoDB é um banco de dados não relacional. Esses bancos de dados também são chamados de NOSQL. Permitem controlar com precisão os dados armazenados globalmente, para garantir desempenho rápido em qualquer lugar. Um desenvolvedor está trabalhando com o modelo deste banco de dados não relacional, e encontra-se com o prompt de comando do Windows aberto como administrador, localizado na pasta c:\mongo\bin, o comando: mongod --dbpath D:\BD\Data\ é executado na linha de comando. Considerando as informações acima, a execução deste comando é realizada para:

Podemos afirmar que uma tabela factless é:

Sobre granularidade de um modelo dimensional, assinale a alternativa correta. 

Sobre os métodos que podemos considerar em um processo de construção de um Data Warehouse, analise as assertivas abaixo:

I. Star Schema.
II. Bifurcação entre tabelas.
III. Snowflake.
IV. Fullflake.
V. Dimension Only.

Quais estão corretas?

No processo de ETL, qual é o nome dados para a área intermediária criada, antes de serem processados? 

Sobre o Fluxo de eficiente de um processo de ETL executar funções, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.

I. Extração de Dados de Fontes Diversas.
II. Transformação de dados.
III. Cargas dos dados.
IV. Multiplicação das informações.

MDM (Master Data Management) é responsável por:

Sobre a Linguagem SQL, é correto afirmar que:

Considere o seguinte esquema relacional e resolva em SQL as questões propostas:

Pessoa - ( Código Interno , Nome , Endereco , Tipo )

Cliente -( Código Interno , Atividade )

Empregado ( Código Interno , Número Sequencial , Vencimento Mensal, Responsavel , Sigla , Data de Admissao )

Departamento - (Sigla , Designação , Localização , Chefe, Data de Posse )

Quais os empregados, considerando o código de registro no sistema, que entraram no serviço da empresa no ano de 1995? 

Considere o seguinte esquema relacional e responda às questões apresentando o respectivo SQL: 

Cliente - (cod_cliente, cliente, profissao, localidade)
Agencia - ( cod_agencia, agencia, localidade)
Conta - ( num_conta, tipo_conta, cod_cliente, cod_agencia, saldo)
Emprestimo - (num_emprestimo, cod_cliente, cod_agencia, valor)

Qual comando representa a quantidade de clientes cadastrados na base?

Durante a etapa do pré-processamento da base de dados, a análise de Outliers é uma tarefa comum e relevante para obter modelos de aprendizado de máquina consistentes. A presença de outliers pode levar a modelos imprecisos quando o modelo é testado ou colocado em produção. Analise as assertivas a seguir e assinale a alternativa correta.
I. Outliers são dados com padrões muito diferentes aos demais, que fogem ao padrão dos dados. Estes dados precisam ser identificados e analisados.
II. Outliers podem ser produzidos por erros de medição, valores default assumidos durante o preenchimento de uma base de dados ou podem corresponder a valores corretos, mas pertencentes a uma base de dados desbalanceada.
III. Na prática, os outliers comumente são eliminados. Porém, pode-se estar negligenciando um conjunto de instâncias que podem trazer novos conhecimentos acerca do domínio de problema.
IV. A detecção de outliers pode ser feita por meio de técnicas univariadas, que consistem em explorar cada atributo e variabilidade dos valores em torno da média. Quando a variabilidade é grande, pode indicar registros, potenciais outliers. 

Para evitar a polarização dos modelos de aprendizado de máquina, as técnicas de balanceamento buscam equilibrar a quantidade de instâncias de cada classe do conjunto de dados. Dentre as diversas técnicas existentes, podemos citar: Seleção aleatória pela menor classe, Seleção por agrupamento pela menor classe e Replicação de instâncias. Sobre o assunto, analise as assertivas a seguir: 
I. Dado dois conjuntos de registros com N e M registros (onde N<<M) vinculados a duas classes, o balanceamento por seleção aleatória ocorre selecionando de forma aleatória N registros dentro do conjunto contendo M registros.
II. Dado dois conjuntos de registros com N e M registros (onde N<<M) vinculados a duas classes, o balanceamento por seleção de grupo ocorre selecionando por meio de uma técnica de agrupamento os N registros mais representativos dentro do conjunto contendo M registros.
III. Dado dois conjuntos de registros com N e M registros (onde N<<M) vinculados a duas classes, o balanceamento ocorre gerando artificialmente instâncias a partir das instâncias do conjunto contendo M registros (classe maioritária).
Quais estão INCORRETAS?

Sobre a representação do desafio da construção de uma solução de business intelligence, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.

I. Integração de dados de diferentes fontes.
II. Qualidade dos dados.
III. Criação de uma cultura organizacional baseada em dados.
IV. Falta de conhecimento técnico em ferramentas de business intelligence.

Sobre o conceito do Self-Service BI, assinale a alternativa correta.

Sobre conceitos de Business Intelligence, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
I. As ferramentas de Self Service BI não se enquadram dentro das ferramentas OLAP.
II. Não podemos utilizar ferramentas OLAP para tomada de decisão das organizações, uma vez que são consideradas ferramentas estáticas e de baixa performance.
III. É possível efetuar as operações de Drill Across, Dril Down e Drill Up em ferramentas OLAP.
IV. OLAP e MOLAP tem a mesma função e característica.