Questões de Banco de Dados - Big Data para Concurso - Página 11

Q3014858

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014858 Banco de Dados

Assinale a opção em que é indicado o termo afeto a Big Data que se refere ao fato de fluxos de dados serem imprevisíveis, com frequentes mudanças e alterações substanciais, aliado ao aumento da velocidade.

A

bare metal

B

map reduce

C

variabilidade

D

escalabilidade

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Q3014853

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014853 Banco de Dados

A disciplina, em Big Data, que inclui o gerenciamento do ciclo de vida completo dos dados, abrangendo coleta, limpeza, organização, armazenamento, análise e governança de dados, é denominada data

A

visualization.

B

mining.

C

warehouse.

D

analytics.

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Q3014852

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014852 Banco de Dados

Em Big Data, coleções ou grupos de dados relacionados em que haja possibilidade de compartilhamento com outros grupos, atributos ou propriedades são denominados

A

data mining.

B

data analytics.

C

data set.

D

data analysis.

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Q3014851

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014851 Banco de Dados

O aspecto diretamente afeto aos “Vs” de Big Data que trata especificamente de ruído nos dados que não podem ser convertidos em informações é

A

o valor.

B

a veracidade.

C

o viés.

D

a verossimilhança.

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Q3014850

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014850 Banco de Dados

O aspecto diretamente afeto aos “Vs” de Big Data que trata especificamente dos diferentes tipos de dados, ou seja, se são estruturados ou semiestruturados, é a

A

volatilidade.

B

variedade.

C

variância.

D

variação.

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Q3014849

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014849 Banco de Dados

Especificamente em relação a Big Data, o termo velocidade está relacionado

A

à celeridade de adaptação da base de dados em relação ao seu crescimento horizontal e à quantidade de “campos/colunas/tipos” de dados novos a serem inseridos na base de dados, ou, ainda, à rapidez na adequação do armazenamento de dados a serem estruturados ou não estruturados.

B

à coleta rápida de dados, uma vez que os dados podem chegar em velocidades rápidas e enormes conjuntos de dados podem acumular-se em períodos curtos.

C

à velocidade necessária de acesso à memória suficiente para processar as correlações entre os dados e responder às necessidades do usuário.

D

ao processamento rápido no cálculo da qualidade dos dados que são inseridos na base de dados central.

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Q3014848

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEBRAE-NACIONAL Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEBRAE-NACIONAL - Analista Técnico II – Dados – Business Intelligence |

Q3014848 Banco de Dados

Assinale a opção em que é apresentado o termo de Big Data que se refere a uma massiva quantidade de informações que é uma característica crítica na determinação de seu valor.

A

verificação

B

validação

C

variância

D

volume

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Q3011939

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-PR Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |

Q3011939 Banco de Dados

Uma equipe estadual de TI teve acesso a um data lake sobre dados de estradas do estado do Paraná e vai cruzar informações com o objetivo de otimizar o fluxo de veículos. Para isso, o time de Big Data optou por inicialmente descartar as variáveis correlacionadas redundantes.
Nessa situação, a técnica que o time de Big Data deve adotar é a(o)

A

associação preliminar.

B

análise de predição.

C

descarte de resíduos.

D

combinação funcional.

E

redução de dimensionalidade.

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Q3011914

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TCE-PR Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |

Q3011914 Banco de Dados

Os itens a seguir apresentam recursos que podem estar presentes no Azure Cosmos DB for MongoDB e(ou) no Mongo DB Atlas.

I O SLA aborda a plataforma de nuvem.
II Distribuição global com replicação automática.
III Pesquisa de texto integrada, processamento geoespacial.

Em ambos os bancos de dados mencionados,

A

está disponível o recurso I, apenas.

B

está disponível o recurso III, apenas.

C

estão disponíveis os recursos I e II, apenas.

D

estão disponíveis os recursos II e III, apenas.

E

estão disponíveis todos os recursos apresentados.

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Q3006668

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: CAGEPA - PB Provas: CESPE / CEBRASPE - 2024 - CAGEPA - PB - Analista de Sistemas - Sistemas de TI | CESPE / CEBRASPE - 2024 - CAGEPA - PB - Analista de Sistemas - Suporte de TI |

Q3006668 Banco de Dados

Se uma instituição financeira for utilizar Big Data para prever fraudes nas suas transações, então a técnica de análise preditiva de dados recomendada para uso, nesse caso, será

A

a análise de sentimento.

B

a regressão logística.

C

a análise de séries temporais.

D

a estatística descritiva.

E

o agrupamento hierárquico.

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Q2584486

Ano: 2024 Banca: ADM&TEC Órgão: Prefeitura de Brejo da Madre de Deus - PE Prova: ADM&TEC - 2024 - Prefeitura de Brejo da Madre de Deus - PE - Analista de Ouvidoria |

Q2584486 Banco de Dados

Em uma empresa que coleta grandes volumes de feedback dos clientes, um analista de ouvidoria precisa identificar padrões e tendências emergentes a partir desses dados. Considerando os conceitos e modos de utilização de tecnologias, ferramentas e aplicativos de informática, qual das seguintes opções seria a mais eficaz para realizar análises preditivas e de sentimentos em tempo real?

A

Implementação de uma plataforma de Big Data analytics com capacidade de processamento de linguagem natural (PLN).

B

Aplicação de software de processamento de texto para documentar feedbacks e resumir tendências manuais.

C

Utilização de planilhas eletrônicas para a organização dos dados e realização de análises estatísticas básicas.

D

Emprego de ferramentas de apresentação gráfica para criar visuais interativos com base nos dados coletados.

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Q2571741

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-PA Prova: FGV - 2024 - TCE-PA - Auditor de Controle Externo - Área Administrativa - Ciência de Dados |

Q2571741 Banco de Dados

O conceito de Big Data engloba não apenas o volume de dados, mas também a variedade e a velocidade com que são produzidos os chamados 3Vs, os principais desafios ou dimensões do Big Data.
Posteriormente, de acordo com o DAMA-DBOK, aos 3Vs iniciais foram adicionados outros 3Vs aos principais desafios ou dimensões do Big Data. São eles:

A

veracidade, visualização e valor.

B

valor, validade e visão.

C

volatilidade, veracidade e validade.

D

viscosidade, volatilidade e veracidade.

E

validade, volatilidade e verossimilhança.

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Q2571734

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-PA Prova: FGV - 2024 - TCE-PA - Auditor de Controle Externo - Área Administrativa - Ciência de Dados |

Q2571734 Banco de Dados

A eficiência no armazenamento de dados é crucial para muitas organizações. Tecnologias como Amazon S3, CEPH e HDFS apresentam soluções adequadas a diferentes necessidades.
Sobre esses modelos de armazenamento, avalie as afirmativas a seguir.
I. O Amazon Simple Storage Service utiliza um sistema de arquivos distribuídos, o que proporciona uma escalabilidade praticamente ilimitada. II. O modelo CEPH é indicado para organizações que lidam com dados altamente sensíveis, como informações financeiras, jurídicas ou dados governamentais. III. Dividir arquivos grandes em blocos de tamanho fixo aumenta a eficiência do HDFS no processamento de grandes volumes de dados, ou Big Data.
Está correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

I e II, apenas.

C

III, apenas.

D

II e III, apenas.

E

I, II e III.

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Q2568601

Ano: 2024 Banca: Instituto Access Órgão: CEASA-ES Prova: Instituto Access - 2024 - CEASA-ES - Técnico em Recursos Humanos |

Q2568601 Banco de Dados

Como a análise de dados, mais conhecida pelo termo “big data”, pode beneficiar as organizações na era digital?

A

Aumentando a burocracia interna.

B

Limitando a capacidade de inovação.

C

Reduzindo a precisão das decisões estratégicas.

D

Melhorando a personalização do atendimento ao cliente.

E

Redução da automação de processos.

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Q2568151

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

A

data mining.

B

data warehouse.

C

data lakehouse.

D

data mart.

E

data lake.

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Q2557085

Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SEPLAG-CE Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - SEPLAG-CE - Analista de Gestão Pública - Área de Atuação: Ciência da Computação |

Q2557085 Banco de Dados

No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.

Um dos Vs de Big Data corresponde a velocidade, à qual é aplicada a característica ACID, que garante, entre outras coisas, a atomicidade das transações no banco de dados.

Certo

Errado

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Q2557082

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.

Certo

Errado

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Q2539263

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:

A

é a tendência em que os equipamentos e máquinas agrícolas se tornem cada vez mais autônomos, sendo guiados a distância e monitorados por diversas tecnologias;

B

é a tendência essencial para fazer uma gestão agrícola mais eficiente, pois integra dados coletados por outras ferramentas, gera mapas e relatórios, entre outros recursos que facilitam o dia a dia do produtor;

C

é a tendência capaz de processar dados obtidos por máquinas agrícolas e demais sistemas, monitorar processos, projetar cenários e antecipar problemas;

D

é um sistema inteligente de armazenamento de dados por meio do qual é possível coletar e armazenar diversas informações sobre a lavoura, assim, o produtor consegue gerar vários indicadores importantes para facilitar escolhas estratégicas;

E

trata-se de uma plataforma de e-commerce que reúne vários comerciantes e empresários do setor agrícola, facilitando a compra e venda de insumos agrícolas, por exemplo.

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Q2534660

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:

A

desvio padrão; quantidade de valores avaliados.

B

média aritmética; variância.

C

mediana; quantidade de valores avaliados.

D

média aritmética; desvio padrão.

E

variância; desvio padrão.

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Q2517628

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:

A

processar dados heterogêneos, de alto volume e alta velocidade, utilizando estruturas computacionais aprimoradas para a automação de processos e tomadas de decisão;

B

operar dados homogêneos, de alto volume e limitada velocidade, gerando valor agregado para o negócio da empresa;

C

manusear volumes de dados armazenados localmente, heterogêneos e com atividades semiestruturadas, agregando valor ao processo decisório da empresa;

D

processar grandes volumes de dados homogêneos, cujo objetivo principal é a implementação de técnicas avançadas de criptografia;

E

auxiliar no processo de gestão empresarial, processando dados heterogêneos, de alto volume e alta velocidade, descartando domínios de dados e transações.

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Questões de Concurso Sobre big data em banco de dados

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