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3002651
Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FAU-UNICENTRO
Orgão: Pref. Laranjeiras Sul-PR
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FAU-UNICENTRO
Orgão: Pref. Laranjeiras Sul-PR
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Qual é o processo principal envolvido na
preparação dos dados para carregamento em
um data warehouse?
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Em sistemas de Business Intelligence (BI), o OLAP (Processamento Analítico Online) é uma tecnologia que permite a análise multidimensional de dados, possibilitando
insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.
Sobre essa tecnologia, verifica-se que a operação de
Sobre essa tecnologia, verifica-se que a operação de
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Nos tempos atuais, o uso massivo de sistemas de informação em praticamente todas as áreas tem como consequência a geração de muitos dados.
Nesse contexto de tecnologia da informação, um Data Warehouse é uma estrutura de armazenamento de dados fundamental que possui a característica de
Nesse contexto de tecnologia da informação, um Data Warehouse é uma estrutura de armazenamento de dados fundamental que possui a característica de
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A respeito do uso de Data Lakes como solução para o gerenciamento e análise de Big Data, constata-se que eles
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3002041
Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESGRANRIO
Orgão: Transpetro
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESGRANRIO
Orgão: Transpetro
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Uma característica importante dos Data Marts (DM) é que eles
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3002040
Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESGRANRIO
Orgão: Transpetro
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESGRANRIO
Orgão: Transpetro
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Em um banco de dados multidimensional, frequentemente modelado como um cubo de dados, as dimensões são diferentes perspectivas sob as quais os dados podem ser analisados, e os fatos são os dados mais importantes que são analisados ou consultados em relação a essas dimensões.
Considere um esquema multidimensional que envolve automóveis, os fabricantes e as revendedoras de carros, com as tabelas Dimensão apresentadas a seguir:
1. Dim_Automóvel: o Modelo_ID (identificador único para cada modelo de carro) o Nome_Modelo (por exemplo: Corolla, Civic, Tucson) o Tipo (por exemplo: Sedan, SUV, Coupe) o Ano_Lançamento
2. Dim_Fabricante: o Fabricante_ID (identificador único para cada fabricante) o Nome_Fabricante (por exemplo: Toyota, Honda, Ford) o País_Origem (por exemplo: Japão, EUA, Alemanha)
3. Dim_Revendedora: o Revendedora_ID (identificador único para cada revendedora) o Nome_Revendedora o Localização (cidade e estado) o Tipo_Revenda (por exemplo: autorizada, independente)
A tabela Vendas, que representa fatos, contém as seguintes colunas:
• Modelo_ID (chave estrangeira para Dim_Automóvel)
• Fabricante_ID (chave estrangeira para Dim_Fabricante)
• Revendedora_ID (chave estrangeira para Dim_Revendedora)
• Quantidade_Vendida
• Receita_Total (o total em vendas para essa tripla: modelo, fabricante e revendedora)
• Data_Venda
Qual das seguintes expressões, na linguagem de consultas SQL, retorna a receita total de vendas de carros do tipo SUV em 2023, agrupada por fabricante, na cidade de São Paulo?
Considere um esquema multidimensional que envolve automóveis, os fabricantes e as revendedoras de carros, com as tabelas Dimensão apresentadas a seguir:
1. Dim_Automóvel: o Modelo_ID (identificador único para cada modelo de carro) o Nome_Modelo (por exemplo: Corolla, Civic, Tucson) o Tipo (por exemplo: Sedan, SUV, Coupe) o Ano_Lançamento
2. Dim_Fabricante: o Fabricante_ID (identificador único para cada fabricante) o Nome_Fabricante (por exemplo: Toyota, Honda, Ford) o País_Origem (por exemplo: Japão, EUA, Alemanha)
3. Dim_Revendedora: o Revendedora_ID (identificador único para cada revendedora) o Nome_Revendedora o Localização (cidade e estado) o Tipo_Revenda (por exemplo: autorizada, independente)
A tabela Vendas, que representa fatos, contém as seguintes colunas:
• Modelo_ID (chave estrangeira para Dim_Automóvel)
• Fabricante_ID (chave estrangeira para Dim_Fabricante)
• Revendedora_ID (chave estrangeira para Dim_Revendedora)
• Quantidade_Vendida
• Receita_Total (o total em vendas para essa tripla: modelo, fabricante e revendedora)
• Data_Venda
Qual das seguintes expressões, na linguagem de consultas SQL, retorna a receita total de vendas de carros do tipo SUV em 2023, agrupada por fabricante, na cidade de São Paulo?
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3001883
Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESGRANRIO
Orgão: Transpetro
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESGRANRIO
Orgão: Transpetro
Provas:
Comparando-se os esquemas estrela (star) e floco de neve
(snow flake) em data warehouses (DW), constata-se que
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3001859
Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESGRANRIO
Orgão: Transpetro
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESGRANRIO
Orgão: Transpetro
Provas:
Uma equipe de TI pretende desenvolver um software para
atuar na mineração dos dados de uma empresa. Para
isso, a equipe utilizará uma técnica que categorize os dados com base em padrões previamente definidos, usando
o método de aprendizado supervisionado, no qual haverá
interferência manual e interativa na indicação das espécies e dos gêneros dos dados obtidos previamente.
Nesse caso, a técnica que a equipe utilizará é a de
Nesse caso, a técnica que a equipe utilizará é a de
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3001517
Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESGRANRIO
Orgão: Transpetro
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESGRANRIO
Orgão: Transpetro
Provas:
No estabelecimento de uma técnica de mineração de
dados de uma empresa, obteve-se um conjunto de
estruturas que produzem fluxos de condição do tipo
SE – ENTÃO. Nesses fluxos, é possível organizar as respostas, segundo critérios de categorização e de regressão, estabelecendo pontos de decisão relacionados entre
si de forma hierárquica.
Nesse caso, qual foi a técnica de mineração aplicada?
Nesse caso, qual foi a técnica de mineração aplicada?
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No Data Warehouse do TCE SP, chamado DWContas, está implementada a dimensão DIM_PESSOA contendo o atributo CEP. Quando uma pessoa muda de endereço e altera seu CEP no cadastro do sistema transacional do ambiente operacional, a tabela DIM_PESSOA precisa ser atualizada. No DWContas, é necessário preservar o valor anterior do CEP e armazenar o valor atualizado em uma nova coluna da DIM _PESSOA.
Para atender ao requisito do DWContas, deve-se implementar a técnica de modelagem multidimentional Slowly Change Dimension (SCD) do tipo:
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