Questões de Concurso
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Acerca do processo ETL (extrair, transformar, carregar) e da manipulação, tratamento e visualização de dados, julgue o item que se segue.
Em ETL, o armazenamento de dados pode ser feito em
bancos de dados ou em data warehouse, mas não em
data lakes, porque estes seguem um padrão diferente e,
geralmente, armazenam seus dados por meio do
armazenamento de objetos ou nos HDFS (hadoop distributed
file systems).
Utilize a figura a seguir (Fig3), que representa uma sequência de comandos em SQL, para resolver as questões de número 54 e 55.
Fig3
create table cliente
{
seq VARCHAR2(6) not null,
nome VARCHAR2(50) not null,
cpf VARÇHAR2(11) not null,
data nasc date,
dependentes numeric(2),
estcivil VARCHAR2(1)
);
arter table cliente
ADD CONSTRAINT cliente pk PRIMARY KEY (cpf)
ADD CONSTRAINT seq un unique (seq) enable
ADD CONSTRAIKT est ck check (estcivil in ('C','S','D','V')) enable
ADD CONSTRAINT cpf ch check (REGEXP LIKE(cpf, '^[[digit: ]]{11}$')) enable;
Como se chama o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de anomalias, padrões e correlações consistentes, tais como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados?
No que se refere a modelagem dimensional, mineração de dados e big data, julgue o item subsequente.
No modelo CRISP-DM, a fase de preparação dos dados é caracterizada por atividades como análise da qualidade dos dados,
exploração dos dados, geração dos primeiros insights e formulação de hipóteses.
No que se refere a modelagem dimensional, mineração de dados e big data, julgue o item subsequente.
Em big data, a premissa variedade refere-se ao acréscimo dos volumosos tipos de dados semiestruturados e não estruturados aos
tradicionais conjuntos de dados estruturados das organizações, responsável por impor desafios contextuais adicionais para o
armazenamento, o tratamento e a análise dos dados dessas organizações.
( ) Em um sistema BigData, o pipeline de dados implementa as etapas necessárias para mover dados de sistemas de origem, transformar esses dados com base nos requisitos e armazenar os dados em um sistema de destino, incluindo todos os processos necessários para transformar dados brutos em dados preparados que os usuários podem consumir.
( ) Dentre os métodos de manipulação de valores ausentes, em processamento massivo e paralelo, consta a normalização numérica, que se refere ao processo de ajustar os dados para que estejam em uma escala comparável, geralmente entre 0 e 1.
( ) A demanda crescente por medidas de criptografia ponta a ponta (da produção ao backup) tornam menos eficazes e relevantes tecnologias legadas, como a deduplicação de dados (data deduplication), que busca ajudar a otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho de um sistema ao estabelecer processo de identificar e eliminar dados duplicados em um sistema.
As afirmativas são, respectivamente,
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