Questões de Concurso
Comentadas sobre big data em banco de dados
Foram encontradas 364 questões
Ano: 2021
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Banco do Brasil
Prova:
CESGRANRIO - 2021 - Banco do Brasil - Agente de Tecnologia |
Q1824906
Banco de Dados
Uma empresa precisa implementar um sistema Big Data para controlar a movimentação dos produtos que a empresa
oferece. Esse sistema precisa estar com a configuração de dados como sendo um fato, que seria um evento de ocorrência, como, por exemplo: as compras de um determinado insumo, em um determinado fornecedor e em um determinado
instante.
Para tal finalidade, esse sistema a ser implementado deverá estar organizado segundo a configuração de
Para tal finalidade, esse sistema a ser implementado deverá estar organizado segundo a configuração de
Ano: 2021
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Banco do Brasil
Prova:
CESGRANRIO - 2021 - Banco do Brasil - Agente de Tecnologia |
Q1824896
Banco de Dados
Na etapa de preparação de dados em um ambiente de Big
Data, pode ocorrer o aparecimento de dados ruidosos,
que são dados fora de sentido no ambiente do Big Data e
que não podem ser interpretados pelo sistema. Uma forma de reduzir esse efeito, e até eliminá-lo, é utilizar um
método de suavização de dados, que minimiza os efeitos
causados pelos dados ruidosos.
Esse método consiste em
Esse método consiste em
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1754052
Banco de Dados
Texto associado
Julgue o item seguinte, referente a conceitos e especificidades
de MDM (master data management).
A grande diferença entre algoritmos fuzzy matching e
stemming reside no fato de que, enquanto o primeiro
combina palavras com a mesma raiz linguística, o segundo
trabalha com semelhanças de ortografia.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1754035
Banco de Dados
Texto associado
Julgue o próximo item, relativo à tecnologia de big data e ao
Hadoop.
Apesar de ser uma tecnologia de código aberto
disponibilizada pela ASF (Apache Software Foundation), o
Hadoop também é oferecido por distribuidores comerciais,
de maneira que fornecedores oferecem distribuições
específicas que incluem não só ferramentas administrativas
adicionais, mas também suporte técnico.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1754034
Banco de Dados
Texto associado
Julgue o próximo item, relativo à tecnologia de big data e ao
Hadoop.
Uma das principais características de big data é que seu
custo de armazenamento de dados é relativamente baixo se
comparado a um data warehouse.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1754033
Banco de Dados
Texto associado
Julgue o próximo item, relativo à tecnologia de big data e ao
Hadoop.
O Hadoop consiste em um único produto, ou seja, um
software monolítico, que possibilita análise de logs e outros
dados da Web.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1754030
Banco de Dados
Texto associado
Sobre processamento de dados, julgue o item que se segue.
MapReduce divide o conjunto de dados de entrada em
blocos independentes que são processados pelas tarefas de
mapa de uma maneira completamente paralela. Essa
estrutura classifica as saídas dos mapas, as quais são, então,
inseridas nas tarefas de redução.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1754029
Banco de Dados
Texto associado
Julgue o item subsequente relativo a conceitos de ingestão de
dados estruturados, semiestruturados, não estruturados e em
streaming
Os dados de streaming referem-se a dados que são gerados
continuamente, geralmente em grandes volumes e em alta
velocidade, por meio de diferentes fontes.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1754028
Banco de Dados
Texto associado
Julgue o item subsequente relativo a conceitos de ingestão de
dados estruturados, semiestruturados, não estruturados e em
streaming
Os dados não estruturados constam de bancos de dados
relacionais que são eminentemente pesquisáveis tanto por
meio de consultas realizadas por humanos quanto por meio
daquelas realizadas por algoritmos que usam tipos de dados
e nomes de campos, como alfabéticos ou numéricos, moeda
ou data.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1754024
Banco de Dados
Texto associado
Com relação a conceitos de sistemas de arquivos distribuídos e
sistemas de indexação, julgue o item subsecutivo.
Cada instância de elasticsearch é um nó; uma coleção de
vários nós que podem trabalhar em harmonia formam um
cluster elasticsearch.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1754021
Banco de Dados
Texto associado
A respeito de conceitos de NoSQL orientado a grafos, orientado a
documentos e orientado a colunas, julgue o item a seguir.
Uma coleção e um documento, no MongoDB, são
equivalentes à tabela e à linha, no Modelo Relacional de
Dados.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1754016
Banco de Dados
Texto associado
Considerando o projeto Apache Hadoop, julgue os itens
subsequentes.
Ao serem armazenados no HDFS (Hadoop Distributed File
System), os dados do Hadoop são divididos em blocos e
distribuídos em discos distintos de um mesmo servidor, o
que acelera o seu processamento, já que são pesquisados de
forma simultânea, e não de forma sequencial.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1754015
Banco de Dados
Texto associado
Com relação aos fundamentos do big data, julgue os itens que se
seguem.
Big data caracteriza-se, principalmente, por volume,
variedade e velocidade, o que se justifica devido ao fato de
os dados serem provenientes de sistemas estruturados, que
são maioria, e de sistemas não estruturados, os quais, embora
ainda sejam minoria, vêm, ao longo dos anos,
crescendo consideravelmente.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1754014
Banco de Dados
Texto associado
Com relação aos fundamentos do big data, julgue os itens que se
seguem.
No que se refere aos três Vs do big data, o termo volume
refere-se a dados que, atualmente, não são estruturados nem
armazenados em tabelas relacionais, o que torna sua análise
mais complexa.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753993
Banco de Dados
Texto associado
Dados ausentes são muito comuns em aplicações que
envolvem preenchimentos de formulários. Para o seu tratamento
estatístico, encontra-se, na literatura, uma taxonomia para o
mecanismo gerador de dados ausentes que os classifica em tipos
como MAR (missing at random), MCAR (missing completely at
random) e MNAR (missing not at random).
Considerando essas informações, julgue os itens subsequentes,
relativos ao tratamento de dados ausentes.
Geralmente, os dados ausentes do tipo MNAR são
ignoráveis por não haver relação entre o processo gerador de
dados ausentes e os parâmetros que são objeto de estudo
estatístico.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - Polícia Federal - Escrivão de Polícia Federal
|
CESPE / CEBRASPE - 2021 - Polícia Federal - Agente de Polícia Federal |
CESPE / CEBRASPE - 2021 - Polícia Federal - Papiloscopista Policial Federal |
Q1751744
Banco de Dados
Acerca dos conceitos de mineração de dados, aprendizado de
máquina e bigdata, julgue o próximo item.
As aplicações de bigdata caracterizam-se exclusivamente pelo grande volume de dados armazenados em tabelas relacionais.
As aplicações de bigdata caracterizam-se exclusivamente pelo grande volume de dados armazenados em tabelas relacionais.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
PRF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - PRF - Policial Rodoviário Federal |
Q1742698
Banco de Dados
Com referência à transformação digital, julgue o próximo item.
A Internet das coisas (IoT) aumenta a quantidade e a complexidade dos dados por meio de novas formas e novas fontes de informações, influenciando diretamente em uma ou mais das características do big data, a exemplo de volume, velocidade e variedade.
A Internet das coisas (IoT) aumenta a quantidade e a complexidade dos dados por meio de novas formas e novas fontes de informações, influenciando diretamente em uma ou mais das características do big data, a exemplo de volume, velocidade e variedade.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEED-PR
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SEED-PR - Professor - Informação e Comunicação |
Q1696855
Banco de Dados
Assinale a opção que apresenta a denominação de um conjunto
de dados que contém tipos de dados não estruturados e
semiestruturados, como texto, áudio e vídeo, e que exige um
pré-processamento adicional para obter significado e dar suporte
a metadados, com o objetivo de que estes sejam usados para
resolver problemas de negócios.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-RJ
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - TCE-RJ - Analista de Controle Externo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q1680471
Banco de Dados
Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.
Volume, variedade e visualização são as três características,
conhecidas como 3 Vs, utilizadas para definir Big Data.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-RJ
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - TCE-RJ - Analista de Controle Externo - Especialidade: Tecnologia da Informação |
Q1680470
Banco de Dados
Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.
Os fatores críticos de sucesso da análise de Big Data incluem
uma sólida infraestrutura de dados, além de ferramentas
analíticas e pessoal habilitado para lidar com elas.
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