Questões de Concurso
Sobre big data em banco de dados
Foram encontradas 402 questões
A principal vantagem da escolha inicial pelo data lake reside no fato de que ele permite:
Julgue o item a seguir, que versam acerca da administração do SGBD Oracle, da modelagem de dados multidimensional e do conceito de data lake.
O conceito de data lake baseia-se na estruturação rígida dos dados no momento da ingestão (schema-on-write), o que garante integridade imediata e desempenho otimizado em consultas transacionais.
Acerca de segurança da informação, bancos de dados e aprendizado de máquina, julgue o próximo item.
Em geral, projetos de Big Data caracterizam-se por cinco diferentes atributos: valor, variedade, velocidade, veracidade e volume.
Considerando o cenário descrito, assinale a alternativa que apresenta a abordagem mais adequada para otimizar a recuperação eficiente e garantir a integridade dos dados.
I- Suporta tipos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. II- Custo de armazenamento elevado. III- Os dados são interpretados no momento da leitura. IV- Apresenta flexibilidade baixa/moderada.
Assinale a alternativa que traz características inerentes ao Data Lake.
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.
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:
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:
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.
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.
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.
Com base no diagrama entidade-relacionamento (DER) e no modelo relacional (MR), anteriormente apresentados, julgue o próximo item a seguir.
Bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, estão aptos a armazenar o atributo A4 definido no DER, sem a necessidade de criar uma tabela (ou coleção) adicional.
