Questões de Concurso
Comentadas sobre big data em banco de dados
Foram encontradas 341 questões
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PA
Prova:
FGV - 2024 - TCE-PA - Auditor de Controle Externo - Área de Informática - Administrador de Banco de Dados |
Q2568151
Banco de Dados
A arquitetura a seguir que mais se assemelha ao conceito de
Big Data é
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEPLAG-CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEPLAG-CE - Analista de Gestão Pública - Área de Atuação: Ciência da Computação |
Q2557082
Banco de Dados
No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.
Em Big Data, um pipeline de dados visa refinar e limpar os
dados brutos, facilitando a utilização desses dados pelos
usuários finais.
Ano: 2024
Banca:
IBADE
Órgão:
Prefeitura de Ouro Preto do Oeste - RO
Prova:
IBADE - 2024 - Prefeitura de Ouro Preto do Oeste - RO - Engenheiro Agrônomo |
Q2539263
Banco de Dados
As ferramentas da agricultura digital são consideradas aliadas
indispensáveis para ajudar o produtor a tornar a produção
mais eficiente e melhorar a produtividade da lavoura. Assim,
o avanço da tecnologia aplicada ao agronegócio resulta em
diversas tendências que devem nortear a produção agrícola
dos próximos anos. Nessa perspectiva, uma tendência da
agricultura digital é o Big Data.
Aponte a alternativa que descreve essa tendência e sua relação com a agricultura:
Aponte a alternativa que descreve essa tendência e sua relação com a agricultura:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
MF
Prova:
FGV - 2024 - MF - Auditor Federal de Finanças e Controle - Área de Tecnologia da Informação (Transformação Digital) - manhã |
Q2534660
Banco de Dados
No contexto de análise de dados numéricos em aplicações de Big
Data, há casos em que é necessário lidar com a
identificação/isolamento de outliers. Uma das técnicas utilizadas
nesses casos é baseada na fórmula a seguir.
Z = (x – µ) / σ
Na fórmula, “Z” é um fator (ou escore) que permite estabelecer se o valor numérico “x” deve ser considerado um outlier ou não.
Os símbolos “µ” e “σ” empregados na fórmula significam respectivamente:
Z = (x – µ) / σ
Na fórmula, “Z” é um fator (ou escore) que permite estabelecer se o valor numérico “x” deve ser considerado um outlier ou não.
Os símbolos “µ” e “σ” empregados na fórmula significam respectivamente:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CVM
Prova:
FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |
Q2517628
Banco de Dados
As informações são a base de toda tomada de decisão e gestão
de empresas, sendo um diferencial importante o uso de grandes
volumes de dados de diversas fontes.
Nesse contexto, as soluções de Big Data para análise de dados devem ter a capacidade de:
Nesse contexto, as soluções de Big Data para análise de dados devem ter a capacidade de:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CVM
Prova:
FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |
Q2517625
Banco de Dados
Para tomar decisões diárias, o analista João precisa consultar o
preço de diversas ações do mercado financeiro, bem como outros
dados da CVM. Contudo, ao acessar o ambiente de BigData da
CVM, João verificou que os preços das ações desse ambiente
demoravam para ser atualizados.
João procurou o arquiteto de BigData da CVM para tratar a dimensão da qualidade de dados denominada:
João procurou o arquiteto de BigData da CVM para tratar a dimensão da qualidade de dados denominada:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CVM
Prova:
FGV - 2024 - CVM - Inspetor CVM - Perfil 1 - Mercado de Capitais - Manhã |
Q2515937
Banco de Dados
O analista Igor está explorando diversos dados sobre transações
financeiras disponíveis no ambiente de big data da CVM. Para
apoiar suas análises, Igor quer visualizar os dados em gráficos.
Para analisar tendências, Igor deve usar o gráfico do tipo:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CVM
Prova:
FGV - 2024 - CVM - Inspetor CVM - Perfil 1 - Mercado de Capitais - Manhã |
Q2515936
Banco de Dados
Maria, analista de mercado da CVM, precisa analisar milhares de
negociações financeiras para obter insights e tomar decisões ao
longo do dia. Maria apresentou a demanda para Tiago, o
arquiteto de big data da CVM.
Para processar as negociações financeiras como uma sequência de eventos no tempo, agrupando e filtrando os dados à medida que são capturados, o componente da arquitetura de big data que Tiago deve desenvolver é o:
Para processar as negociações financeiras como uma sequência de eventos no tempo, agrupando e filtrando os dados à medida que são capturados, o componente da arquitetura de big data que Tiago deve desenvolver é o:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Especificações de Rede, Análise de Acessos, Informações e Requisitos de Segurança. Instalação e Administração de Equipamentos |
Q2515388
Banco de Dados
Armazenamento de alta performance pode ser uma exigência
quando tratamos de alguns sistemas para Big Data, Inteligência
Artificial e Computação de Alto Desempenho (HPC). Esse tipo de
armazenamento possui algumas características particulares, que o
distingue dos demais tipos de armazenamento.
Diante desse contexto, assinale a opção que apresenta um benefício chave dos sistemas de armazenamento de dados de alta performance.
Diante desse contexto, assinale a opção que apresenta um benefício chave dos sistemas de armazenamento de dados de alta performance.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-MS
Prova:
FGV - 2024 - TJ-MS - Técnico de Nível Superior - Analista de Sistemas Computacionais - Analista de Suporte de TI |
Q2493415
Banco de Dados
Os bancos de dados massivos (Big Data) se caracterizam por
armazenar grande volume de dados heterogêneos que crescem
rapidamente ao longo do tempo.
Para implementar esse tipo de banco de dados, é necessário:
Para implementar esse tipo de banco de dados, é necessário:
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - MPO - Analista de Planejamento e Orçamento - Especialidade: Gestão de Dados Orçamentários |
Q2491635
Banco de Dados
Acerca de Big data, bancos de dados distribuídos e soluções de suporte à decisão, julgue o item seguinte.
A veracidade em Big data aborda os possíveis problemas
que os dados gerados podem apresentar, como a presença de
dados incompletos, corrompidos ou com anomalias, os quais
podem resultar em diferentes níveis de incerteza e
confiabilidade.
Ano: 2024
Banca:
Instituto Access
Órgão:
INT
Prova:
Instituto Access - 2024 - INT - Tecnologista Pleno - Planejamento Tecnológico |
Q2474235
Banco de Dados
“...é um termo que descreve o grande volume de dados,
estruturados e não estruturados, que inundam os negócios
diariamente. Mas não é a quantidade de dados que é importante. O
que importa é o que as organizações fazem com os dados.”
(https://www.questionpro.com/blog/pt-br)
O texto acima está relacionado ao conceito de
(https://www.questionpro.com/blog/pt-br)
O texto acima está relacionado ao conceito de
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MPE-GO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - MPE-GO - Analista em Informática |
Q2467032
Banco de Dados
Com relação a arquitetura e política de armazenamento de dados e engenharia de dados — ingestão e armazenamento de grande quantidade de dados Big Data, julgue o item subsequente.
A utilização da ingestão de dados para coletar dados de
várias fontes e enviá-los para um repositório Big Data pode
apresentar alguns desafios como usar os sistemas escaláveis,
para lidar com os grandes volumes de dados, garantir que os
dados sejam processados em tempo hábil, ter confiabilidade
e ser seguro.
Ano: 2024
Banca:
Fundação CETREDE
Órgão:
Prefeitura de Caucaia - CE
Prova:
Fundação CETREDE - 2024 - Prefeitura de Caucaia - CE - Analista de Sistema |
Q2459117
Banco de Dados
Os Bancos de Dados NoSQL foram projetados para
gerenciarem grandes volumes de dados. É um exemplo de
banco de dados orientado a grafos e indicado para
armazenar pequenos registros que possuem interconexões
complexas, como é o caso de dados em redes sociais.
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
TJ-AC
Prova:
CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |
Q2457923
Banco de Dados
As características inerentes ao Big Data implicam a
necessidade de um sistema de armazenamento,
gerenciamento e análise que seja flexível, de forma a se
adaptar facilmente aos dados sem comprometer o
desempenho. Dentre as soluções, o Data Warehouse (DW)
tem como características:
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
TJ-AC
Prova:
CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |
Q2457906
Banco de Dados
Apache Hadoop é o principal framework utilizado no
processamento e armazenamento de grandes conjuntos de
dados (Big Data). No ecossistema Apache Hadoop, além
dos componentes básicos, diversas ferramentas e serviços
suprem necessidades de negócios, aplicações e
arquitetura de dados. O sistema de agendamento de
WorkFlow para gerenciar os jobs de computação
distribuída do MapReduce é o:
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
ANAC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - ANAC - Especialista em Regulação de Aviação Civil - Área 3 |
Q2391943
Banco de Dados
No que se refere a modelagem dimensional, mineração de dados e big data, julgue o item subsequente.
Em big data, a premissa variedade refere-se ao acréscimo dos volumosos tipos de dados semiestruturados e não estruturados aos
tradicionais conjuntos de dados estruturados das organizações, responsável por impor desafios contextuais adicionais para o
armazenamento, o tratamento e a análise dos dados dessas organizações.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CGM de Belo Horizonte - MG
Prova:
FGV - 2024 - CGM de Belo Horizonte - MG - Auditor Interno - Ciência da Computação - Manhã |
Q2387578
Banco de Dados
Considerando os conceitos principais de ciência de dados, analise
as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a
falsa.
( ) Em um sistema BigData, o pipeline de dados implementa as etapas necessárias para mover dados de sistemas de origem, transformar esses dados com base nos requisitos e armazenar os dados em um sistema de destino, incluindo todos os processos necessários para transformar dados brutos em dados preparados que os usuários podem consumir.
( ) Dentre os métodos de manipulação de valores ausentes, em processamento massivo e paralelo, consta a normalização numérica, que se refere ao processo de ajustar os dados para que estejam em uma escala comparável, geralmente entre 0 e 1.
( ) A demanda crescente por medidas de criptografia ponta a ponta (da produção ao backup) tornam menos eficazes e relevantes tecnologias legadas, como a deduplicação de dados (data deduplication), que busca ajudar a otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho de um sistema ao estabelecer processo de identificar e eliminar dados duplicados em um sistema.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) Em um sistema BigData, o pipeline de dados implementa as etapas necessárias para mover dados de sistemas de origem, transformar esses dados com base nos requisitos e armazenar os dados em um sistema de destino, incluindo todos os processos necessários para transformar dados brutos em dados preparados que os usuários podem consumir.
( ) Dentre os métodos de manipulação de valores ausentes, em processamento massivo e paralelo, consta a normalização numérica, que se refere ao processo de ajustar os dados para que estejam em uma escala comparável, geralmente entre 0 e 1.
( ) A demanda crescente por medidas de criptografia ponta a ponta (da produção ao backup) tornam menos eficazes e relevantes tecnologias legadas, como a deduplicação de dados (data deduplication), que busca ajudar a otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho de um sistema ao estabelecer processo de identificar e eliminar dados duplicados em um sistema.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |
Q2383226
Banco de Dados
Nas últimas décadas, a automatização e a inserção de
máquinas agrícolas transformaram profundamente o
panorama do trabalho nas áreas rurais [...] e, em menos de 50 anos, a produtividade do agronegócio brasileiro aumentou 400%. [...]
Esses resultados vieram com a adoção da tecnologia nos processos cotidianos, e também com o investimento em pesquisas [...]. Agora, o agronegócio pode estar diante de um novo salto de produtividade; big data e machine learning são ferramentas que estão ganhando espaço e que podem, novamente, transformar o cenário do campo.
Disponível em: https://summitagro.estadao.com.br/tendencias-e- -tecnologia/como-big-data-e-machine-learning-sao-aplicados-no- -agronegocio/. Acesso em: 5 jan. 2024. Adaptado.
A utilização da plataforma paralela de processamento MapReduce aplica-se adequadamente como um framework de processamento de Big Data, visando à escalabilidade para as aplicações.
Nesse contexto, uma característica inerente à MapReduce é a
Esses resultados vieram com a adoção da tecnologia nos processos cotidianos, e também com o investimento em pesquisas [...]. Agora, o agronegócio pode estar diante de um novo salto de produtividade; big data e machine learning são ferramentas que estão ganhando espaço e que podem, novamente, transformar o cenário do campo.
Disponível em: https://summitagro.estadao.com.br/tendencias-e- -tecnologia/como-big-data-e-machine-learning-sao-aplicados-no- -agronegocio/. Acesso em: 5 jan. 2024. Adaptado.
A utilização da plataforma paralela de processamento MapReduce aplica-se adequadamente como um framework de processamento de Big Data, visando à escalabilidade para as aplicações.
Nesse contexto, uma característica inerente à MapReduce é a
Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |
Q2383220
Banco de Dados
O Ecossistema Spark tem componentes que oferecem
funcionalidades específicas que o tornam uma ferramenta
versátil e eficiente para o processamento de grandes
volumes de dados, a análise em tempo real, o aprendizado
de máquina e muito mais. Essa integração e flexibilidade
são algumas das razões pelas quais o Spark se tornou
uma ferramenta amplamente utilizada em aplicações
de Big Data. Os componentes da Plataforma Spark
pertencem a dois grupos principais: os componentes
básicos e os componentes especializados, que provêm
funcionalidades mais avançadas. Dentre os componentes
básicos, podemos destacar o Spark Core, também
conhecido como “coração” do Ecossistema, e que é
responsável pelas tarefas consideradas essenciais.
O componente Spark Core
O componente Spark Core
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