Julgue o próximo item, relativo aos dados estruturados e não
estruturados, à ingestão e armazenamento de grande quantidade
de dados e aos bancos de dados NoSQL.
Bancos de dados NoSQL são projetados para garantir, por
padrão, consistência forte (strong consistency), priorizando a
integridade imediata dos dados em ambientes distribuídos.
Julgue o próximo item, relativo aos dados estruturados e não
estruturados, à ingestão e armazenamento de grande quantidade
de dados e aos bancos de dados NoSQL.
Dados estruturados são organizados segundo um esquema
rígido previamente definido, enquanto dados não
estruturados não possuem modelo predefinido, sendo
tipicamente armazenados em formatos como textos livres,
imagens e vídeos.
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Veja como esse erro impacta seu desempenho geral. Ver estatísticas
Julgue o próximo item, relativo aos dados estruturados e não
estruturados, à ingestão e armazenamento de grande quantidade
de dados e aos bancos de dados NoSQL.
Em arquiteturas de Big Data, dados não estruturados não
podem ser indexados ou consultados diretamente, sendo
obrigatória sua transformação em dados estruturados antes
de qualquer análise.
Julgue o próximo item, relativo aos dados estruturados e não
estruturados, à ingestão e armazenamento de grande quantidade
de dados e aos bancos de dados NoSQL.
Em sistemas NoSQL orientados a documentos, como
MongoDB, os dados são armazenados em estruturas
flexíveis que permitem variação de esquema entre registros
de uma mesma coleção.
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Julgue o próximo item, relativo aos dados estruturados e não
estruturados, à ingestão e armazenamento de grande quantidade
de dados e aos bancos de dados NoSQL.
A ingestão de dados em streaming não é adequada para
cenários que exigem alta confiabilidade, pois não permite
mecanismos de tolerância a falhas ou reprocessamento de
eventos.
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Errou um tema comum da banca? Veja o que mais costuma cair no Raio-X. Ver raio-X
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Essa questão segue o padrão da banca! Veja o que mais costuma cair. Ver raio-X
Julgue o próximo item, relativo aos dados estruturados e não
estruturados, à ingestão e armazenamento de grande quantidade
de dados e aos bancos de dados NoSQL.
Sistemas de armazenamento distribuído, como data lakes,
permitem o armazenamento de dados em seu formato bruto,
favorecendo abordagens ELT em detrimento de ETL.
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Treine mais com um simulado focado no seu concurso. Criar simulado
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Acerca da integridade referencial, da linguagem de manipulação
de dados (DML) e da otimização de performance em larga
escala, julgue o item subsequente.
A instrução UPDATE pode ser utilizada em conjunto com
subconsultas correlacionadas para modificar dados com base
em valores provenientes de outras tabelas, respeitando as
restrições de integridade definidas no banco de dados.
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Acerca da integridade referencial, da linguagem de manipulação
de dados (DML) e da otimização de performance em larga
escala, julgue o item subsequente.
A utilização de índices compostos garante melhoria
uniforme de desempenho para qualquer consulta que envolva
pelo menos uma das colunas indexadas, independentemente
da ordem dos atributos no índice.
Acerca da integridade referencial, da linguagem de manipulação
de dados (DML) e da otimização de performance em larga
escala, julgue o item subsequente.
O particionamento de tabelas elimina a necessidade de
índices secundários, pois a divisão física dos dados já
garante acesso eficiente em qualquer tipo de consulta.
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Acerca da integridade referencial, da linguagem de manipulação
de dados (DML) e da otimização de performance em larga
escala, julgue o item subsequente.
Em ambientes de alta concorrência, a definição de restrições
de chave estrangeira garante que operações de inserção e de
atualização ocorram com menor custo computacional, pois o
SGBD utiliza essas restrições para simplificar as verificações
de consistência.
Acerca da integridade referencial, da linguagem de manipulação
de dados (DML) e da otimização de performance em larga
escala, julgue o item subsequente.
A integridade referencial garante que valores de chave
estrangeira em uma tabela correspondam a valores válidos de
chave primária em outra tabela, evitando a existência de
registros órfãos.
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Acerca da integridade referencial, da linguagem de manipulação
de dados (DML) e da otimização de performance em larga
escala, julgue o item subsequente.
A execução de comandos DML, como UPDATE e DELETE,
sem cláusula WHERE pode resultar em operações em massa
que afetam toda a tabela, podendo comprometer a
integridade lógica dos dados.
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Julgue o item a seguir, a respeito de bancos de dados
relacionais, modelagem dimensional e análise de dados.
Em um data warehouse, o armazenamento orientado à
transação não necessita de múltiplas operações de entrada e
saída para carregar dados no banco de dados.
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Julgue o item a seguir, a respeito de bancos de dados
relacionais, modelagem dimensional e análise de dados.
É chamado de esquema estrela o conjunto formado por uma
tabela de fatos, várias tabelas de dimensão e chaves
estrangeiras que relacionam dados da tabela de fatos aos
dados das tabelas de dimensão.
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Acerca de técnicas para pré-processamento de dados,
CRISP-DM, análise de grupamento, detecção de anomalias e
regras de associação, julgue o próximo item.
No contexto de regras de associação, o conceito de confiança
refere-se à expectativa de que um dado, grupo ou banco de
dados atue da maneira esperada em dada situação.
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Acerca de técnicas para pré-processamento de dados,
CRISP-DM, análise de grupamento, detecção de anomalias e
regras de associação, julgue o próximo item.
O k-means é um algoritmo iterativo de agrupamento baseado
em centroides, isto é, ele divide um conjunto de dados em
grupos semelhantes com base na distância entre seus
centroides.
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Acerca de técnicas para pré-processamento de dados,
CRISP-DM, análise de grupamento, detecção de anomalias e
regras de associação, julgue o próximo item.
Em mineração de dados, dado ruidoso é aquele cujo valor
está fora do domínio do atributo.
Acerca de técnicas para pré-processamento de dados,
CRISP-DM, análise de grupamento, detecção de anomalias e
regras de associação, julgue o próximo item.
Na metodologia CRISP-DM, a preparação dos dados serve
para limpá-los, tratando valores ausentes, outliers e
inconsistências.
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Veja como esse erro impacta seu desempenho geral. Ver estatísticas
Acerca de técnicas para pré-processamento de dados,
CRISP-DM, análise de grupamento, detecção de anomalias e
regras de associação, julgue o próximo item.
Uma anomalia é um valor discrepante, ou seja, um valor que
se localiza significativamente distante dos valores
considerados normais.
No que se refere à classificação da mineração de dados, à
mineração de texto, à modelagem preditiva e à visualização e
análise exploratória de dados, julgue os item subsecutivo.
Histograma é uma representação da distribuição dos dados
de certa base, conforme um ou mais atributos desses dados,
por meio de um gráfico de barras.
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