Questões de Concurso
Sobre big data em banco de dados
Foram encontradas 402 questões
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FUNPRESP-EXE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - FUNPRESP-EXE - Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação |
Q3208409
Banco de Dados
Julgue o próximo item, a respeito de machine leaning.
Árvores de decisão são técnicas de modelagem preditiva que particionam iterativamente os dados em subconjuntos homogêneos baseados em variáveis explicativas.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FUNPRESP-EXE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - FUNPRESP-EXE - Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação |
Q3208408
Banco de Dados
Julgue o próximo item, a respeito de machine leaning.
Os algoritmos de regressão linear, por minimizarem a soma dos resíduos quadrados para ajustar os coeficientes, são sensíveis a outliers, que podem distorcer os coeficientes e comprometer a previsão do modelo.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
FUNPRESP-EXE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - FUNPRESP-EXE - Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação |
Q3208407
Banco de Dados
Julgue o próximo item, a respeito de machine leaning.
Grandes volumes de dados frequentemente revelam padrões e tendências que são valiosos para análises preditivas e tomadas de decisão, facilitando a antecipação de comportamentos futuros e permitindo melhor alocação de recursos e planejamento.
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-RR
Prova:
FGV - 2025 - TCE-RR - Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados |
Q3188247
Banco de Dados
Inicialmente, o conceito de Big Data era amplamente descrito
pelos chamados ‘3 Vs’. Com o avanço da área, novos ‘Vs’ foram
incorporados para ampliar essa definição. Um desses novos ‘Vs’ é
a veracidade.
Assinale a opção que melhor define o conceito de veracidade.
Assinale a opção que melhor define o conceito de veracidade.
Ano: 2025
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
TJ-RO
Prova:
Instituto Consulplan - 2025 - TJ-RO - Analista Judiciário - Estatístico |
Q3185290
Banco de Dados
No contexto de análises estatísticas, os dados podem estar disponíveis em diferentes tipos de organização. Dependendo da forma
de definição e armazenamento, os conjuntos de dados são tipicamente caracterizados como estruturados, semiestruturados e
não estruturados. Diante do exposto, analise as afirmativas a seguir.
I. Enquanto dados não estruturados são normalmente armazenados em seu formato nativo (como vídeos, imagens ou documentos de texto), dados estruturados são armazenados em linhas e colunas e podem ser mapeados para campos predefinidos.
II. Ao contrário dos dados estruturados, que podem ser organizados e acessados por meio de bancos de dados relacionais, dados não estruturados não têm um modelo rígido de organização predefinido.
III. Conjuntos de dados semiestruturados usam tags e marcadores (ou seja, metadados) em vez de exigir um esquema predefinido em tabelas, linhas e colunas, como nos dados estruturados.
IV. Os data lakes podem ser projetados para armazenar dados semiestruturados juntamente com dados estruturados, permitindo a coexistência de dados de ambos os tipos.
Está correto o que se afirma em
I. Enquanto dados não estruturados são normalmente armazenados em seu formato nativo (como vídeos, imagens ou documentos de texto), dados estruturados são armazenados em linhas e colunas e podem ser mapeados para campos predefinidos.
II. Ao contrário dos dados estruturados, que podem ser organizados e acessados por meio de bancos de dados relacionais, dados não estruturados não têm um modelo rígido de organização predefinido.
III. Conjuntos de dados semiestruturados usam tags e marcadores (ou seja, metadados) em vez de exigir um esquema predefinido em tabelas, linhas e colunas, como nos dados estruturados.
IV. Os data lakes podem ser projetados para armazenar dados semiestruturados juntamente com dados estruturados, permitindo a coexistência de dados de ambos os tipos.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2025
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Porto Alegre - RS
Prova:
FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Porto Alegre - RS - Auditor Fiscal da Receita Municipal - Bloco II |
Q3178710
Banco de Dados
O pré-processamento de dados é uma etapa essencial para garantir a qualidade e a
eficiência das análises em ambientes de Big Data. Sendo assim, assinale a alternativa que descreve
corretamente uma técnica comum de pré-processamento de dados.
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-RR
Prova:
FGV - 2025 - TCE-RR - Analista Administrativo - Tecnologia da Informação, com especialidade em Banco de Dados |
Q3174803
Banco de Dados
No contexto de ferramentas de integração de ambientes de Big
Data e Banco de Dados relacionais, associe cada descrição a seguir
à respectiva ferramenta.
1. Apache Kafka. 2. Apache Sqoop.
( ) Muito usado para transferência de dados entre bancos relacionais para o ecossistema Hadoop.
( ) Suas transferências de dados são baseadas em lotes, focando em transferências programadas ou sob demanda.
( ) Muito usado para streaming de dados em tempo real.
( ) Trabalha com mensageria distribuída, baseada no conceito de tópicos, permite que produtores enviem mensagens e consumidores as processem de forma assíncrona.
A associação correta, na ordem apresentada, é
1. Apache Kafka. 2. Apache Sqoop.
( ) Muito usado para transferência de dados entre bancos relacionais para o ecossistema Hadoop.
( ) Suas transferências de dados são baseadas em lotes, focando em transferências programadas ou sob demanda.
( ) Muito usado para streaming de dados em tempo real.
( ) Trabalha com mensageria distribuída, baseada no conceito de tópicos, permite que produtores enviem mensagens e consumidores as processem de forma assíncrona.
A associação correta, na ordem apresentada, é
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-RR
Prova:
FGV - 2025 - TCE-RR - Analista Administrativo - Tecnologia da Informação, com especialidade em Banco de Dados |
Q3174801
Banco de Dados
No contexto de Big Data, novas ferramentas e novos modelos de
armazenamento de dados foram criados para atender às
necessidades de flexibilidade, disponibilidade, escalabilidade e
desempenho das aplicações, muitas vezes sacrificando uma ou
mais propriedades ACID.
Assinale a opção que apresenta, respectivamente, uma ferramenta que trata do modelo de dados orientado a colunas e outra, do modelo orientado a documentos.
Assinale a opção que apresenta, respectivamente, uma ferramenta que trata do modelo de dados orientado a colunas e outra, do modelo orientado a documentos.
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-RR
Prova:
FGV - 2025 - TCE-RR - Analista Administrativo - Tecnologia da Informação, com especialidade em Banco de Dados |
Q3174800
Banco de Dados
As organizações públicas podem se beneficiar do uso de Big Data
para auditar grandes volumes de informações de maneira
eficiente.
Sobre os 5Vs que caracterizam o Big Data, assinale a afirmativa correta.
Sobre os 5Vs que caracterizam o Big Data, assinale a afirmativa correta.
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-RR
Prova:
FGV - 2025 - TCE-RR - Analista Administrativo - Tecnologia da Informação, com especialidade em Banco de Dados |
Q3174795
Banco de Dados
NoSQL é uma abreviação de Not only SQL (não somente SQL),
termo cunhado para definir os novos modelos de armazenamento
de dados, criados para atender às necessidades de flexibilidade,
disponibilidade, escalabilidade e desempenho das aplicações
inseridas no contexto de Big Data.
Esses modelos são classificados de acordo com a estrutura em que os dados são armazenados.
Um deles, especificamente, não considera conceitos como normalização de dados, criação de joins e definição de esquemas rígidos. Ele armazena estruturas flexíveis que podem ser obtidas por meio de dados semiestruturados, como os formatos XML e JSON. Cada uma dessas estruturas armazenadas não contém necessariamente os mesmos atributos, pois não é necessário definir um esquema.
O modelo em questão é o
Esses modelos são classificados de acordo com a estrutura em que os dados são armazenados.
Um deles, especificamente, não considera conceitos como normalização de dados, criação de joins e definição de esquemas rígidos. Ele armazena estruturas flexíveis que podem ser obtidas por meio de dados semiestruturados, como os formatos XML e JSON. Cada uma dessas estruturas armazenadas não contém necessariamente os mesmos atributos, pois não é necessário definir um esquema.
O modelo em questão é o
Ano: 2024
Banca:
IBFC
Órgão:
TRF - 5ª REGIÃO
Prova:
IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |
Q3171169
Banco de Dados
Nos últimos anos, houve um crescimento
colossal de dados gerados nos ramos de
tecnologia da informação (TI), indústrias,
saúde, IoT e em outros sistemas envolvendo
quase todos os setores da sociedade. Uma
estimativa da IBM de 2019 concluiu que 2,5
quintilhões de bytes de dados são criados
diariamente. Assinale a alternativa que
apresenta qual das fontes de dados contribui
para o Big Data.
Ano: 2024
Banca:
IBFC
Órgão:
TRF - 5ª REGIÃO
Prova:
IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |
Q3171168
Banco de Dados
O conceito de Big Data vem sendo
constantemente discutido por diversas áreas de
estudo, por conta de seu grande avanço ao
longo dos anos. Assinale a alternativa correta
quanto à principal característica que torna o Big
Data desafiador para armazenamento e análise.
Ano: 2024
Banca:
IBFC
Órgão:
TRF - 5ª REGIÃO
Prova:
IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |
Q3171167
Banco de Dados
Big Data se refere a conjuntos de dados
extremamente grandes e complexos que
crescem exponencialmente. Essa massa de
informações, muitas vezes estruturadas e não
estruturadas, exige ferramentas e técnicas
específicas para serem armazenadas,
processadas e analisadas. A análise de Big Data
permite identificar padrões, tendências e
insights valiosos que podem impulsionar a
tomada de decisões em diversas áreas, como
negócios, ciência e governo. Assinale a
alternativa que apresenta um dos principais
objetivos do uso de big data nas empresas.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Governança e Gestão de Tecnologia da Informação |
Q3167194
Banco de Dados
No que se refere à ciência de dados, julgue o item seguinte.
Em big data, representações visuais, como gráficos e dashboards, permitem que padrões sejam rapidamente identificados.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Análise de Dados |
Q3167057
Banco de Dados
Acerca da arquitetura de sistemas analíticos e do ecossistema Apache Hadoop, julgue o próximo item.
O Hadoop é considerado ineficiente em cenários que exigem escalabilidade horizontal, sendo mais adequado para processamento em clusters pequenos.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Análise de Dados |
Q3167047
Banco de Dados
A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.
O armazenamento de Big Data em sistemas distribuídos, a exemplo do HDFS (Hadoop Distributed File System), melhora a tolerância a falhas e a escalabilidade ao distribuir dados entre múltiplos nós.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Análise de Dados |
Q3167046
Banco de Dados
A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.
Na etapa de ingestão de um pipeline de dados de Big Data, os dados de diversas fontes são coletados e transportados para um armazenamento centralizado.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TRF - 6ª REGIÃO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Análise de Dados |
Q3167045
Banco de Dados
A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.
Os data lakes, por armazenarem dados em seus formatos originais, eliminam completamente a necessidade de data warehouses em ambientes de Big Data.
Ano: 2025
Banca:
FCPC
Órgão:
UFC
Prova:
FCPC - 2025 - UFC - Analista de Tecnologia da Informação / Área: Ciência de Dados |
Q3162131
Banco de Dados
MapReduce é um modelo de programação utilizado no processamento de grandes volumes de dados.
Seu sucesso é decorrente do uso facilitado para processar dados de forma distribuída. Em seu uso, o
usuário precisa especificar uma função de Map para gerar os pares de chave/valor. Além disso, torna-se
necessário definir a função de Reduce para juntar os valores intermediários processados associados a
uma mesma chave. Qual das seguintes ferramentas implementa esse modelo de programação?
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
PC-DF
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - PC-DF - Gestor de Apoio as Atividades Policiais Civis - Especialidade: Analista de Informática: Desenvolvimento de Sistemas |
Q3156891
Banco de Dados
A respeito de inteligência artificial, de tipos de análise de dados e de Big Data, julgue o item que se segue.
A veracidade em Big Data reflete o desafio de se assegurar a qualidade e precisão de dados frequentemente confusos, ruidosos e propensos a erros que comprometem sua confiabilidade.
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