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No Power BI, um dashboard pode ser criado utilizando-se apenas dados estáticos, e não é possível configurar atualizações automáticas para mantê-los sempre atualizados.
As bibliotecas NumPy, Pandas, SciPy e Statsmodels são frequentemente usadas para manipulação e análise de dados em Python, enquanto Matplotlib, Seaborn e Plotly são amplamente utilizadas para visualização de dados, permitindo a criação de gráficos e plots interativos.
Índices em colunas frequentemente usadas em cláusulas WHERE podem melhorar significativamente a performance de consultas SQL em bancos de dados relacionais.
O OLAP (online analytical processing) é utilizado principalmente para transações de alta velocidade e alto volume de dados operacionais.
Bancos de dados NoSQL, como MongoDB, são projetados para lidar com grandes volumes de dados não estruturados e são altamente escaláveis horizontalmente, enquanto bancos de dados SQL, como MySQL, são mais adequados para dados estruturados, suportando transações ACID.
Relatórios gerados em ferramentas de BI são sempre estáticos e não podem ser atualizados com novos dados.
Dashboards de BI permitem a visualização em tempo real de dados importantes para tomadas de decisão.
O Power BI permite a criação de dashboards interativos que podem ser compartilhados com outros usuários.
Em bancos de dados multidimensionais, a relação entre dados é sempre representada em estrutura tabular bidimensional, sem suporte a modelos de dados hierárquicos ou de rede.
Julgue o item a seguir, relativos à modernização de sistemas.
A reescrita de sistemas legados envolve a migração do código existente para uma arquitetura moderna, utilizando-se frameworks e padrões atuais.
Julgue o item a seguir, relativos à modernização de sistemas.
A adoção de microsserviços aumenta o acoplamento entre os componentes de um sistema, porém dificulta a escalabilidade e a implementação de atualizações independentes.
No que se refere à integração de sistemas, julgue o item que se segue.
JMS é uma API que permite mensageria assíncrona, suportando filas e tópicos, com garantia de entrega, persistência e transações.
No que se refere à integração de sistemas, julgue o item que se segue.
O middleware orientado a serviços, implementado por um ESB (enterprise service bus), centraliza a integração de sistemas heterogêneos, oferecendo roteamento, transformação de dados e suporte a protocolos como SOAP, REST e JMS.
No que se refere à integração de sistemas, julgue o item que se segue.
O GraphQL permite que clientes definam exatamente os dados de precisam em uma única consulta, reduzindo over-fetching e under-fetching.
No que se refere à integração de sistemas, julgue o item que se segue.
APIs RESTful exigem que clientes façam múltiplas requisições para buscarem dados relacionados, sem suporte a consultas personalizadas ou tipagem de dados.
A estratégia de big bang, por sua natureza de migração única e completa, elimina riscos de inconsistência de dados e downtime e garante transição contínua e sem interrupções para usuários finais.
Na estratégia de paralelismo, sistemas legados e novos são executados de forma independente, o que reduz custos operacionais e elimina a necessidade de sincronização de dados, garantindo migração eficiente e sem duplicação de esforços.
Acerca de manutenção de sistemas legados, julgue o item a seguir.
A descompilação de sistemas legados geralmente ocasiona a geração de um código incompleto, pois metadados como nomes de variáveis e comentários são perdidos durante a compilação.
Acerca de manutenção de sistemas legados, julgue o item a seguir.
A análise de fluxo de controle é dispensável na manutenção de sistemas legados, pois o código, por ser antigo, não possui complexidades que justifiquem o mapeamento de seus caminhos de execução.
O Azure DevOps permite a implementação de pipelines multiestágios, em que cada estágio pode representar um ambiente diferente.
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