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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: DATAPREV
Dados em um data lake estão em estado bruto, ou seja, sem verificações, processamentos ou análises.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: DATAPREV
Considere-se que uma empresa de comércio eletrônico deseje armazenar todos os dados relacionados às interações dos clientes em seu site — registros de visitas, cliques, compras, avaliações, comentários, entre outros. Nessa situação, se a empresa decidir não estruturar e organizar esses dados antecipadamente, será melhor armazenar esses dados em uma solução data lake do que em um banco relacional.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: DATAPREV
Storytelling com dados abrange entender o contexto circunstancial, incluindo-se o público e o mecanismo de comunicação, sendo importante identificar coisas que estejam absorvendo poder do cérebro desnecessariamente e removê-las da sua tela, diminuindo, assim, sua saturação.
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Considere as linhas de código realizadas no software R apresentadas abaixo:
A<- seq(1,10,2)
B <- c(2, 3, 5, 2, 3)
X <-A+ B
M = sort(X, decreasing = T)
barplot(M)
Assinale a opção que apresenta o resultado correto gerado pelas linhas de código acima.
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Segundo Faceli (2021), assinale a opção INCORRETA referente à avaliação de modelos preditivos.
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De acordo com Barbiere (2011), os conceitos de garimpagem ou mineração de dados (data mining) têm sido amplamente utilizados em aplicações comerciais com o objetivo de buscar correlações ocultas em grandes volumes de dados. Essas correlações nem sempre são evidentes durante o tratamento cotidiano dos sistemas de informações, e a técnica de data mining se mostra útil na identificação de padrões e tendências relevantes para a tomada de decisões. Em relação à fase de análise, segundo o autor, quais são as técnicas básicas definidas para o processo de garimpagem de dados?
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Segundo Marquesone (2016), assinale a opção que apresenta os três V's do Big Data.
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O processo de Data Warehousing consiste na utilização de ferramentas e processos, pelos quais os dados são submetidos até que estejam adequados para análise. De acordo com Machado (2013), com relação a essas ferramentas e processos, analise as afirmativas abaixo e assinale a opção correta:
I- As ferramentas OLAP permitem a análise de dados e a descoberta de informações antes desconhecidas, além de permitirem a visualização de tais dados sob perspectivas diferentes, conforme a necessidade de quem a utiliza.
II- A Staging Area representa um ambiente intermediário para o armazenamento e processamento de dados oriundos de aplicações OLTP e de outras fontes.
III- O Data Warehouse representa um grande repositório de dados recentes, cuja finalidade é apresentar as informações que permitam identificar indicadores e a evolução de valores limitados a uma curta janela de tempo.
IV- O Data Mart permite o acesso descentralizado, apesar de não serem direcionados a uma área especifica de negócio.
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Adaptado de Ramez Elmasri e Shamkant B. Navathe. Sistemas de Banco de Dados. 6. ed. São Paulo: Pearson Addison Wesley, 2011.
Em relação aos conceitos de Data Warehouse, avalie as seguintes afirmações:
I – Em comparação com os bancos de dados transacionais, os Data Warehouses são tidos como voláteis. Isso significa que as informações no Data Warehouse mudam com muito mais frequência e podem ser considerados de tempo real.
II – Diferentemente dos bancos de dados transacionais, os modelos de dados dos Data Warehouses são formados por 03 (três) elementos básicos: fatos, dimensões e medidas.
III – O processo de ETL (Extract, Transform, and, Load) consiste na etapa de manipulação dos dados das fontes de origem para o modelo dimensional construído para o Data Warehouse.
IV – Os dados nos Data Warehouses são mais detalhados que nos bancos de dados transacionais.
Assinale a alternativa que apresenta APENAS as afirmações CORRETAS.
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