Acerca de arquitetura do sistema de arquivos distribuído, julgue o item subsecutivo.

Ao se executar db.nomeDaColecao.delete() no MongoDB, a coleção especificada é removida completamente, incluindo-se sua estrutura e todos os documentos armazenados.  

Considerando as linguagens e os fundamentos de bancos de dados relacionais, julgue o item subsequente. 

Uma VIEW é uma representação virtual de dados que se comporta como uma tabela, formada a partir de uma consulta em tabelas relacionadas.

Considerando as linguagens e os fundamentos de bancos de dados relacionais, julgue o item subsequente. 

No DML (data manipulation language), a instrução TRUNCATE elimina todas as linhas de uma tabela simultaneamente, enquanto a instrução DELETE oferece a possibilidade de excluir dados específicos ou todos os dados.

A respeito da normalização de dados no design de bancos de dados relacionais, julgue o item que se segue.

Considere a seguinte tabela ItemVenda e seus atributos.

Tabela ItemVenda

• CodVenda: chave primária

• CodProduto: chave primária

• Qtd • PrecoProduto

Se a coluna PrecoProduto depender do valor da coluna CodProduto, que é parte da chave primária da tabela ItemVenda, então, haverá dependência funcional total.

A respeito da normalização de dados no design de bancos de dados relacionais, julgue o item que se segue.

Uma tabela estará na segunda forma normal (2NF) se estiver na primeira forma normal (1NF) e se cada atributo não chave da tabela depender apenas da chave primária.

Acerca do modelo de entidade e relacionamento e do diagrama de entidade e relacionamento (DER), julgue o item a seguir. 

O principal objetivo do modelo de entidade e relacionamento é facilitar o projeto do banco de dados, possibilitando especificar a estrutura física geral do banco de dados.

Acerca do modelo de entidade e relacionamento e do diagrama de entidade e relacionamento (DER), julgue o item a seguir. 

No DER, as entidades são mostradas como retângulos e seus atributos podem ser associados diretamente a esses retângulos, o que simplifica a notação e torna o diagrama mais claro e compreensível.

No que se refere à análise exploratória de dados e ao pré-processamento de dados, julgue o próximo item.  

A análise exploratória de dados tem por finalidade confirmar conceitos predefinidos e, adicionalmente, descobrir padrões e formular hipóteses para estudos futuros, mediante a exploração de um conjunto de dados.

No que se refere à análise exploratória de dados e ao pré-processamento de dados, julgue o próximo item.  

A análise multivariada com gráficos, um dos tipos primários de análise exploratória de dados, faz uso de imagens para exibir a relação entre duas ou mais variáveis. 

No que se refere à análise exploratória de dados e ao pré-processamento de dados, julgue o próximo item.  

A fase de pré-processamento de dados é um processo semiautomático que depende da capacidade do analista de identificar os problemas presentes nos dados e a natureza desses problemas, bem como os métodos para solucioná-los.

Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.

Volume, variedade, velocidade, valor, veracidade, variabilidade e visualização são conceitos abrangidos na definição de Big Data.

Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.

Big Data é um conjunto de dados maior e mais complexo de novas fontes de dados que softwares tradicionais de processamento de dados não conseguem gerenciar devido ao seu volume.

Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.

Entre as quatro análises possíveis no Big Data, a análise diagnóstica tem como foco recomendar ações específicas a serem tomadas, e seus resultados podem ser usados para melhorar a eficiência, a eficácia e a produtividade das empresas.

No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue o próximo item.

A tarefa de agrupamento de dados consiste na análise de conjuntos de dados em que estão presentes apenas as descrições dos dados e pode até mesmo resolver problemas de detecção de desvios.

No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue o próximo item.

A modelagem preditiva é a mais profunda para a estimativa de resultados desconhecidos e inclui técnicas de amostra como árvores de decisão, redes neurais, análise de regressão e classificação. 

No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue o próximo item.

Entre as tarefas de mineração de dados, as preditivas são aquelas que usam os valores dos atributos descritivos para encontrar padrões que descrevam os dados de maneira que o ser humano possa interpretá-los. 

No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue o próximo item.

A mineração de dados pode ser entendida como um subconjunto da análise de dados, pois é usada para descobrir padrões ocultos em conjuntos de dados brutos, enquanto o enfoque da análise de dados se encontra no exame dos conjuntos de dados para a obtenção de conclusões precisas.

No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue o próximo item.

A análise preditiva de dados se diferencia da análise prescritiva de dados porque a primeira tem o objetivo de determinar as consequências das decisões tomadas, enquanto a segunda utiliza fatos do passado para visualizar e prever eventos futuros.

No que se refere à análise e à mineração de dados, julgue o próximo item.

Entre as técnicas de mineração de dados, a análise de sequência e caminho se caracteriza pelo processo de encontrar relacionamentos entre dois conjuntos de dados diferentes e aparentemente não relacionados.

Em relação às tecnologias para a indústria 4.0, julgue o item a seguir.

Uma indústria que deseje operar no formato 4.0 deve possuir diversos bancos de dados.