Questões de Concurso Sobre banco de dados
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Atualmente existem diversos tipos de bancos de dados NoSQL. Relacione cada tipo de banco NoSQL a seguir com sua descrição.
1. MongoDB
2. Neo4J
3. HBase
4. Redis
( ) Começou como um banco de dados orientados a grafos e evoluiu para um rico ecossistema com inúmeras ferramentas de apoio. Utiliza a Cypher como sua linguagem de consultas.
( ) Banco de dados multiplataforma orientado a documentos. Fornece alto desempenho, alta disponibilidade e fácil escalabilidade. Utiliza documentos semelhantes ao JSON como esquema. É publicado sob uma combinação da Licença Pública Geral GNU e Apache.
( ) Banco de código aberto com licença BSD, é capaz de armazenar estrutura de dados na memória. Fornece estruturas de dados como strings, hashes, listas, conjuntos, conjuntos classificados com consultas de intervalo, bitmaps, hiperlogs, índices geoespaciais e fluxos. Possui replicação integrada, script Lua, transações e diferentes níveis de persistência em disco, e fornece alta disponibilidade.
( ) Banco de dados do Hadoop. Capaz de hospedar tabelas muito grandes com bilhões de linhas e milhões de colunas. É um banco de dados não relacional de código aberto, distribuído e modelado a partir do Big Table do Google.
Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.
( ) O modelo conceitual pode ter a forma de um diagrama entidade-relacionamentos e captura as necessidades de uma organização em termos de armazenamento de dados independentemente da sua implementação.
( ) O projeto lógico tem como objetivo transformar o modelo conceitual obtido na primeira fase em um modelo lógico que definirá como o banco de dados será implementado em um SGBD.
( ) Na etapa do projeto físico, o modelo de banco d e dados é enriquecido com detalhes que influenciam no desempenho do banco mas interferem em suas funcionalidades.
As afirmativas são, respectivamente,
Julgue o item a seguir que tratam de extração e representação de conhecimento.
As ferramentas de tratamento de dados oferecem recursos
que contemplam tanto a limpeza e padronização de dados,
com funcionalidades que incluem correções de erros e
remoção de duplicatas, quanto a transformação de dados,
com funcionalidades que incluem filtragem de dados,
junções de tabelas, agregações e cálculos.
Julgue o item a seguir que tratam de extração e representação de conhecimento.
Em mineração de dados, interpretação e explanação consiste
em filtrar o conjunto de dados por meio de mecanismo que
varia de acordo com a técnica de mineração utilizada.
Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.
No processo de análise, as atividades de limpeza, filtragem e
estruturação dos dados estão concentradas na etapa de
compreensão dos dados.
Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.
A normalização de um conjunto de dados tem como objetivo
representar todos os valores desse conjunto em uma escala
de 0 a 1.
Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.
Em um processo de análise de dados, os shadow systems não representam dados consolidados, por isso devem ser excluídos de todas as fases do projeto.
Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.
O pré-processamento de dados deve ocorrer em bases de
informações não estruturadas, com o objetivo de diminuir a
quantidade de dados a serem processados.
Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.
O objetivo da classificação na fase de pré-processamento é o
particionamento de um grupo de documentos em subgrupos,
com características em comum.
Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.
A análise descritiva tem como objetivo responder à pergunta
‘o que aconteceu?’, ao passo que a análise diagnóstica visa
responder à questão ‘por que isso aconteceu?’.
Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.
As anomalias verificadas em um conjunto de dados devem
ser descartadas de modo a se manter a harmonia do conjunto
analisado.
Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.
No processo de análise de dados, a identificação de
correlação entre dois dados define também a causalidade
entre esses dados.
Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.
A toquenização (do inglês tokenization) de palavras é uma
atividade inerente aos algoritmos de análise granular de
palavras em documentos.
Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo.
No contexto de mineração de dados, o atributo da veracidade
está associado ao grau de confiabilidade dos dados utilizados
na solução.
Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo.
Em data mining, um mesmo processo de análise de dados
pode utilizar bancos de dados relacionais ou NoSQL, mas
não simultaneamente.
Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo.
O processo de análise por inferência busca o conhecimento
dos dados para obtenção de resultados consolidados.
Considerando processos de análise e mineração de dados, julgue o item subsecutivo.
A análise de conglomerados tem como objetivo agrupar os
elementos de um conjunto de dados que tenham semelhanças
entre si.
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