Questões de Banco de Dados - Big Data para Concurso - Página 4

Q3454234

Ano: 2024 Banca: Qconcursos Órgão: Polícia Federal Prova: Qconcursos - 2024 - Polícia Federal - Escrivão da Polícia Federal |

Q3454234 Banco de Dados

Julgue o seguinte item, a respeito de big data.

Variabilidade em Big Data é a capacidade de lidar diferentes tipos de dados, como imagens, textos e vídeos, provenientes de múltiplas fontes, sejam estruturados ou não estruturados.

Certo

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Q3409310

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: STM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - STM - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Suporte em Tecnologia da Informação |

Q3409310 Banco de Dados

Texto associado

Acerca de deep learning, de Big Data e de redes neurais, julgue o item subsequente.

Em um ambiente de Big Data, a função do HDFS (Hadoop distributed file system) é caracterizada por armazenar grandes volumes de dados de forma distribuída e tolerante a falhas.

Certo

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Q3409308

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: STM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - STM - Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Suporte em Tecnologia da Informação |

Q3409308 Banco de Dados

Texto associado

Acerca de deep learning, de Big Data e de redes neurais, julgue o item subsequente.

A ferramenta Spark é mais eficiente que a Hadoop em tarefas iterativas, pois armazena os dados na memória RAM durante o processamento.

Certo

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Q3355912

Ano: 2025 Banca: IDCAP Órgão: IPJB Prova: IDCAP - 2025 - IPJB - Analista em Ciência e Tecnologia - Gestão em Ciência e Tecnologia |

Q3355912 Banco de Dados

Na gestão ambiental contemporânea, a integração de Big Data tem se mostrado fundamental para análises complexas e tomadas de decisão estratégicas. Considerando os princípios de análise de grandes volumes de dados no contexto ambiental, analise as seguintes assertivas:

I.Big Data permite a integração de dados geoespaciais, climáticos e de biodiversidade em tempo real.
II.A mineração de dados ambientais possibilita predições sobre mudanças ecosistêmicas com alta precisão.
III.A heterogeneidade das fontes de dados ambientais representa um desafio para análises consistentes.
IV.Técnicas de machine learning são limitadas para processamento de dados ambientais complexos.

É correto o que se afirma em:

A

IV, apenas.

B

I, II, III e IV.

C

I, II e III, apenas.

D

II e III, apenas.

E

I e IV, apenas.

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Q3331040

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - ecnologia da informação e comunicação (TIC) com foco em análise e desenvolvimento de sistema |

Q3331040 Banco de Dados

Em relação às tecnologias utilizadas em Big Data, avalie se são verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmativas a seguir:

I – O Hadoop Distributed File System (HDFS) é um sistema de arquivos distribuídos otimizado para dados não estruturados.

II – Os Bancos de Dados NoSQL podem tratar grandes volumes de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

III – O paradigma de programação MapReduce divide o trabalho em tarefas de mapeamento e redução para manipulação de dados distribuídos.

As afirmativas I, II e III são, respectivamente:

A

V, F e F.

B

F, V e F.

C

V, F e V.

D

F, V e V.

E

V, V e V.

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Q3307165

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MPE-CE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - MPE-CE - Analista Ministerial - Especialidade: Ciências da Computação |

Q3307165 Banco de Dados

Julgue o seguinte item, relativo a técnicas de visualização de dados em business intelligence, a data lakes e a regras de associação em mineração de dados.

Em mineração de dados, as regras de associação podem ser utilizadas para identificar combinações recorrentes entre argumentos jurídicos e decisões judiciais, revelar padrões entre tipos de ação e desfechos processuais, e auxiliar na recomendação de precedentes com base em casos semelhantes.

Certo

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Q3307164

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: MPE-CE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - MPE-CE - Analista Ministerial - Especialidade: Ciências da Computação |

Q3307164 Banco de Dados

Julgue o seguinte item, relativo a técnicas de visualização de dados em business intelligence, a data lakes e a regras de associação em mineração de dados.

Embora os data lakes possam armazenar dados estruturados, como tabelas de bancos relacionais, eles não oferecem suporte para dados semiestruturados e não estruturados, tais como arquivos JSON, XML, imagens e vídeos.

Certo

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Q3292536

Ano: 2025 Banca: FAFIPA Órgão: Prefeitura de Araucária - PR Prova: FAFIPA - 2025 - Prefeitura de Araucária - PR - Analista de Sistemas |

Q3292536 Banco de Dados

Em uma análise de big data, o que caracteriza o conceito de "velocidade"?

A

O tempo necessário para processar e analisar dados em tempo real.

B

A capacidade de armazenar grandes volumes de dados.

C

A variedade de fontes e formatos dos dados analisados.

D

A complexidade dos dados.

E

A precisão nos resultados obtidos.

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Q3287189

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: EMBRAPA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista – Área: Gestão da Informação – Subárea: Engenharia de Infraestrutura e Tecnologia da Informação |

Q3287189 Banco de Dados

Julgue o item a seguir, a respeito de inteligência artificial, Big Data e data warehouse.

Big Data e data warehouse são técnicas de armazenamento que dispensam a necessidade de descoberta de conhecimento e mineração de dados, e, por isso, a aprendizagem de máquina não se aplica ao contexto de Big Data.

Certo

Errado

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Q3286331

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: EMBRAPA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Ciências Exatas e da Terra - Subárea: Ciência de Dados |

Q3286331 Banco de Dados

Julgue o próximo item, a respeito de computação e de programação.

A análise de Big Data lida com dados estruturados, como tabelas e bancos de dados relacionais, mas não considera dados não estruturados, como textos, imagens e vídeos.

Certo

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Q3286326

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: EMBRAPA Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - EMBRAPA - Analista - Área: Ciências Exatas e da Terra - Subárea: Ciência de Dados |

Q3286326 Banco de Dados

Julgue o item subsequente, a respeito de sensoriamento remoto e de sistemas de informação geográfica.

O uso de plataformas de Big Data em agricultura dispensa algoritmos de aprendizado de máquina, pois a análise estatística tradicional é suficiente para gerar resultados úteis.

Certo

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Q3281658

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281658 Banco de Dados

Com respeito à renegociação de valores do IPTU ocorrida na esfera municipal de uma grande cidade, a técnica de machine learning mais adequada para detectar uma possível fraude aplicada por cidadãos é:

A

Análise de cluster: Agrupar as transações em clusters e Identificar aqueles com características atípicas.

B

Regressão linear: Modelar a relação entre as variáveis para prever o valor de uma transação potencialmente fraudulenta e identificar desvios.

C

Análise de componentes principais (PCA): Reduzir a dimensionalidade dos dados para visualizar padrões e anomalias características de fraudes.

D

Redes neurais artificiais: Construir um modelo capaz de aprender padrões complexos nas transações e identificar aquelas com alto risco de fraude.

E

Análise de sentimento: Aplicar Regard Review on ML (R2ML) nos textos dos processos impetrados por cidadãos supostamente envolvidos em fraudes do IPTU, para identificar possíveis características sentimentais indicativas de fraudulência.

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Q3281651

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281651 Banco de Dados

Considere as características técnicas das ferramentas Flink e Spark Streaming, submetidas ao consumo de um mesmo stream of data do Kafka, em condições ideais.

I. Processa dados em true real-time, lidando com cada evento assim que ele chega.
II. O modo de micro-batch introduz um pequeno delay (latência) entre a ingestão e o processamento dos dados devido à coleta em lote.
III. Mostra um fluxo mais continuo de resultados, especialmente se nenhum windowing ou batching estiver envolvido.
IV. Mais adequado para pipelines de ETL e análises de logs, nos quais a latência dos micro-batching é aceitável.
V. O modelo de processamento de fluxo real garante semântica exactly-once para o processamento de eventos, o que é essencial para aplicações críticas.

As características estão corretamente atribuídas às ferramentas em:

A

Flink - II e IV

Spark - I, III e V

B

Flink - I, III e IV

Spark - II e V

C

Flink - II e V

Spark - I, III e IV

D

Flink - I, III e V

Spark - II e IV

E

Flick - I e IV

Spark - II, III e V

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Q3281645

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281645 Banco de Dados

A equipe de TI de uma prefeitura está desenvolvendo um painel para monitoramento de indicadores de serviços públicos, como saúde, educação e segurança. O objetivo é disponibilizar um dashboard que integre múltiplas fontes de dados, permita atualizações em tempo real e possibilite a criação de alertas para situações criticas. Como a equipe optou pelo uso da ferramenta Grafana, a configuração que atende aos requisitos de atualização em tempo real e criação de alertas é

A

conectar o Grafana a uma base de dados relacional (como MySQL) e configurar atualizações e criação de alertas a cada 5 minutos.

B

configurar o Grafana para importar relatórios gerados no Tableau e emitir alertas em intervalos regulares.

C

utilizar o Grafana com uma fonte de dados, como o Prometheus, para habilitar atualização em tempo real e criar alertas.

D

usar o Grafana para se conectar diretamente a arquivos CSV, permitindo atualizações manuais dos dashboards com base nos dados obtidos em tempo real.

E

configurar o Grafana para trabalhar com o Power Bl Embedded para emitir alertas e atualizações em tempo real.

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Q3281644

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281644 Banco de Dados

A prefeitura de uma grande cidade deseja processar dados provenientes de sensores instalados no trânsito urbano, coletados em tempo real, para identificar padrões de congestionamento e propor soluções automatizadas. Nesse caso, o componente específico do Apache Spark que o torna adequado para realizar esta tarefa é o

A

MapReduce, que processa dados de forma distribuída, sendo ideal para o processamento em batch de grandes volumes de dados em tempo real.

B

framework Spark SQL, que é usado para configurar bancos de dados relacionais em tempo real, otimizando o armazenamento dos dados do trânsito.

C

módulo spark MLlib, que é utilizado para a coleta e processamento de dados de sensores em tempo real.

D

Hadoop Distributed File System (HDFS), que permite o processamento em tempo real de dados em fluxo, utilizando clusters locais para garantir baixa latência.

E

módulo Spark Streaming, que permite o processamento em tempo real de dados em fluxo, utilizando micro-batches para garantir baixa latência.

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Q3281623

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281623 Banco de Dados

A prefeitura de uma metrópole implementou um sistema de análise de dados para monitorar a concessão de subsídios e benefícios sociais. No entanto, o sistema começou a detectar um aumento de solicitações fraudulentas, Incluindo a inserção de dados falsos para se qualificar a benefícios indevidos. À equipe de analistas responsável identificou uma oportunidade de utilizar as TICs em favor da sociedade, diante da flagrante violação das questões éticas. Assim, optou-se por usar uma abordagem de mineração de dados para identificar padrões de fraude nos dados, considerando que muitas fraudes envolvem pequenas manipulações difíceis de identificar. A opção escolhida foi

A

aplicar algoritmos de clusterização, como o KNN (K-Nearest Neighbours), nos dados históricos de solicitações para identificar padrões de comportamento de grupos distintos de beneficiários, agrupando os fraudadores em clusters específicos.

B

utilizar regras de associação negativas para encontrar combinações frequentes de características em solicitações fraudulentas, permitindo que o sistema aplique regras automáticas para marcar possíveis fraudes.

C

implementar classificação supervisionada usando o algoritmo DBSCAN, que permite rotular cada solicitação como fraudulenta ou não, com base em exemplos passados de fraudes já detectadas.

D

adotar métodos de séries temporais utilizando a Média Móvel Simplificada (MMS), que dá maior peso aos dados mais recentes, para observar a evolução das solicitações ao longo do tempo e detectar picos ou comportamentos atípicos que possam indicar fraudes sazonais ou concentradas em certos períodos.

E

aplicar a técnica de análise de anomalias para detectar padrões de comportamento discrepantes e encontrar fraudes que não seguem padrões bem definidos, utilizando métodos como isolamento de floresta (isolation forest) para encontrar outliers sutis.

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Q3281620

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281620 Banco de Dados

A Prefeitura de São Paulo está, hipoteticamente, avaliando a implementação de blockchain para aprimorar a segurança e a rastreabilidade dos dados gerados por sistemas de monitoramento urbano, incluindo imagens de câmeras, registros de acesso e relatórios automatizados. Ao estudar a tecnologia, uma Analista afirmou, com propriedade, que o blockchain

A

deve ser configurado para armazenar dados em um único servidor dedicado, o que melhora o desempenho de leitura e registro e garante maior escalabilidade na gestão de dados sensíveis. Além disso, a supervisão de autoridades certificadas para validar e manter 05 dados reduz a vulnerabilidade a ataques de hackers e falhas de segurança, fator crucial para 05 serviços prestados pela Prefeitura.

B

registra cada transação, formada por etherbits, em um bloco, incluindo detalhes de quem enviou, quem recebeu e o volume transferido. Isso o torna muito adequado para armazenar grandes volumes de dados brutos da Prefeitura, como vídeos de monitoramento em alta resolução.

C

consegue realizar cálculos preditivos de tráfego de uma grande cidade como São Paulo, utilizando algoritmos de machine leaming nativos embutidos na cadeia de blocos. Esses algoritmos, distribuídos por máquinas denominadas nós, verificam se a transação é válida antes de adicioná-la à cadeia de blocos e esta ao ledger.

D

tem sua segurança baseada fortemente na criptografia, uma vez que 6 consenso descentralizado tem impacto menor na proteção contra fraudes ou manipulações de dados. Diferentes mecanismos de criptografia avançada, como Proof of Work (PoW) e Proof of Stake (PoS), garantem que as chaves públicas e privadas permaneçam seguras e que as transações sejam validadas de forma justa.

E

pode ser usado para registrar metadados de monitoramento, garantindo a imutabilidade e a rastreabilidade das informações. Como cada transação é registrada em um ledger compartilhado e verificável, a Prefeitura e as autoridades podem rastrear o histórico dos dados, garantindo a prestação de contas e a conformidade com as políticas de segurança e privacidade. Os dados brutos podem ser armazenados em sistemas complementares, como o HDFS.

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Q3281619

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281619 Banco de Dados

Uma Prefeitura Municipal está desenvolvendo uma solução de Big Data para gerenciar dados de mobilidade, saúde pública e planejamento urbano. O objetivo é processar grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes, como sensores de tráfego, prontuários eletrônicos e imagens. Optando por integrar as tecnologias Hadoop e Spark, a equipe técnica decidiu

A

utilizar o HDFS do Hadoop para armazenamento distribuído dos grandes volumes de dados e o Spark Core para processar os dados em memória, integrando o Spark Streaming para transmissões em tempo real.

B

adotar o Hadoop Common para processamento em memória e o Spark Streaming para armazenamento distribuído, otimizando a integração entre os componentes.

C

configurar o YARN do Hadoop como um sistema de armazenamento nativo para o Spark, utilizando o Spark SOL para processar 05 dados em tempo real.

D

utilizar à MapReduce do Hadoop para processamento em lotes e o GraphX do Spark como sistema de arquivos para dados distribuídos, garantindo escalabilidade.

E

implementar o Mlib do Spark para armazenamento distribuído e o MapReduce do Hadoop para processamento em tempo real, aproveitando a capacidade paralela das tecnologias.

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Q3274782

Ano: 2025 Banca: Quadrix Órgão: CFBio Prova: Quadrix - 2025 - CFBio - Analista de Sistemas |

Q3274782 Banco de Dados

Em relação ao data warehouse, ao data lake e ao tratamento de dados, julgue o item seguinte.

A camada de ingestão de dados é responsável por coletar e carregar dados de diversas fontes para o data lake.

Certo

Errado

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Q3258097

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO) Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO) - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Tecnologia da Informação |

Q3258097 Banco de Dados

Julgue o próximo item, relativo à normalização de dados, à linguagem de definição de dados (DDL), a sistema gerenciador de banco de dados (SGBD) Oracle 21C e a data lake.
A principal característica de um data lake é sua capacidade de armazenar diferentes tipos de dados (estruturados, semiestruturados e não estruturados) sem a necessidade de um esquema antecipadamente definido.

Certo

Errado

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Questões de Concurso Comentadas sobre big data em banco de dados

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