Questões de Concurso
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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.
Na mineração de dados, a tarefa de classificação consiste em descobrir uma função que mapeie um conjunto de registros de dados
em um conjunto de variáveis predefinidas, e as redes neurais e back-propagation são tipos de algoritmos que se aplicam a essa
tarefa.
No que se refere a modelagem dimensional, mineração de dados e big data, julgue o item subsequente.
Na modelagem dimensional, a chave da tabela de fatos corresponde à associação das chaves primárias das tabelas de dimensões.
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.
Acerca de bancos de dados relacionais, julgue o item que se segue.
Em um banco de dados relacional, a estratégia de
implementação de uma view denominada materialização da
view implica criar fisicamente uma tabela temporária a partir
da primeira consulta a essa view e mantê-la ativa por um
determinado período, considerando que poderão seguir-se
outras consultas.