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Um analista está trabalhando em um projeto sobre o desempenho de micro e pequenas empresas no Brasil. Os dados utilizados no projeto incluem informações como faturamento anual, número de empregados e distribuição geográfica por estado. O objetivo desse projeto é criar visualizações que facilitem a análise dessas informações e identifiquem tendências regionais e setoriais.
Considerando a situação hipotética apresentada e o volume e a complexidade dos dados utilizados, assinale a opção em que é descrita a abordagem mais apropriada para a criação de visualizações eficientes e informativas, utilizando-se em R ou em Python.
Um analista está trabalhando em um projeto que envolve a análise de dados sobre micro e pequenas empresas no Brasil. Seu objetivo é construir um dashboard no Power BI que mostre a evolução dos negócios em diferentes setores, com métricas como faturamento, número de empregados, e taxa de sobrevivência das empresas ao longo dos anos. Os dados estão armazenados em um banco de dados relacional SQL.
Com base nessa situação hipotética, assinale a opção em que é descrita a abordagem mais eficiente para configurar o Power BI, com a utilização de SQL, de forma que o dashboard seja otimizado para desempenho e atualizado regularmente com novos dados.
Assinale a opção que apresenta corretamente a consulta SQL que retornará a média de salários por departamento de uma empresa, considerada uma tabela com colunas
.
Um profissional de dados foi encarregado de criar um dashboard em Qlik Sense que deverá exibir métricas de vendas por região e por produto em tempo real. Os dados estão armazenados em um banco de dados relacional SQL. Para garantir a melhor performance e a integridade das informações, esse profissional deve considerar como o Qlik Sense se conecta ao banco de dados e como as consultas SQL são estruturadas.
Tendo como referência a situação hipotética apresentada, assinale a opção em que é descrita a abordagem mais eficiente e correta para a consulta dos dados na construção desse dashboard.
Um cientista de dados foi encarregado de criar um dashboard para a equipe de vendas da empresa cujo objetivo é monitorar em tempo real as métricas de desempenho, como volume de vendas, receita e número de clientes novos por região. Os dados estão armazenados em um banco de dados SQL, e esse profissional deverá integrar essas consultas SQL no processo de criação do dashboard.
Considerando a situação hipotética apresentada, assinale a opção em que é descrita a abordagem mais eficiente para garantir que o dashboard seja atualizado em tempo real e que as consultas SQL sejam otimizadas para melhor performance.
Um profissional de dados está analisando um conjunto de dados com informações sobre as vendas de produtos em diferentes regiões ao longo do tempo. Seu objetivo é visualizar a tendência das vendas para cada região de forma clara e comparativa. Para isso, ele decidiu utilizar o em R.
Com base nessa situação hipotética, assinale a opção que
apresenta o código que, se executado, gerará um gráfico de linhas
que mostra a tendência de vendas ao longo do tempo para cada
região, utilizando cores diferentes para cada região.
Um analista foi encarregado de criar um dashboard que mostre a evolução das vendas trimestrais de uma empresa que utiliza tanto Power BI quanto Qlik Sense e armazena seus dados em um banco de dados SQL. O analista precisa extrair os dados trimestrais de 2023 e criar um dashboard interativo que permita aos usuários filtrar por categoria de produto e região.
Nessa situação hipotética, o referido analista deverá escrever
uma consulta SQL para extrair os dados trimestrais de 2023 e
criar um dashboard no
Um cientista de dados é responsável por criar dashboards interativos para uma empresa que pretende monitorar suas vendas e seu desempenho financeiro. A empresa utiliza tanto o Power BI quanto o Qlik Sense para diferentes departamentos. O cientista de dados precisa criar um dashboard que permita aos usuários filtrar dados por região, produto e período de tempo, além de incluir gráficos de linha, barras e mapas interativos.
Considerando a situação hipotética apresentada, assinale a opção correta em relação às capacidades do Power BI e do Qlik Sense para atender aos requisitos mencionados.
Um analista está criando um dashboard no Power BI para visualizar as vendas mensais de uma empresa e necessita criar uma medida que calcule a média móvel de 3 meses de vendas.
Nessa situação, a fórmula DAX mais adequada para a tarefa
mencionada é
Texto 14A3
Em certa base de dados de e-commerce, as tabelas e possuem as seguintes estruturas:
Assinale a opção em que é indicada a consulta SQL que, na base
de dados descrita no texto 14A3, retorna o nome dos clientes e o
valor total de seus pedidos, apenas para aqueles que tenham
realizado mais de 5 pedidos no ano de 2023.
Texto 14A3
Em certa base de dados de e-commerce, as tabelas e possuem as seguintes estruturas:
Um cientista de dados precisa analisar o comportamento de compra dos clientes na base de dados descrita no texto 14A3. O objetivo dessa análise é calcular o valor total gasto por cliente em pedidos feitos no mês anterior ao atual.
Com base nessa situação hipotética, assinale a opção em que
consta o comando que executará corretamente o cálculo
requerido.
Caso um cientista de dados precise extrair, transformar e
analisar grandes volumes de dados em um banco de dados
relacional, usando SQL, a prática mais recomendável para
garantir que as operações de análise sejam eficientes e precisas
consiste em
Assinale a opção correta a respeito da implantação de um modelo
de classificação de árvore de decisão em Python.
Assinale a opção que corresponde à correta execução do código
precedente, escrito em Python.
Considerando o código precedente, escrito em Python, assinale a
opção que corresponde à sua correta execução.
A respeito da linguagem R, é correto afirmar que
Em relação aos conceitos do algoritmo k-means, julgue os itens a seguir.
I É importante continuar as iterações do algoritmo k-means até que a mudança na posição dos centroides entre as iterações seja menor que um limite predefinido.
II No coeficiente de silhueta, quanto mais próximo o coeficiente estiver de 1, menor a distância entre os clusters; 0 indica que os dados podem estar no cluster errado; valores negativos sugerem que o ponto está na borda.
III Apesar de um maior número clusters sempre reduzir o SSE (sum of squared errors), isso não significa que mais clusters sempre sejam melhores, pois um número muito grande de clusters pode levar a overfitting do modelo.
Assinale a opção correta.