Foram encontradas 5.370 questões.
2810376
Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEPLAN-RR
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEPLAN-RR
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Julgue o próximo item com relação aos conceitos de big data.
Big data somente se aplica a dados não estruturados.
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Como Data Mining e Business Intelligence (BI) podem ser utilizados juntos para atingir um objetivo de trabalho?
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Em relação às novas tecnologias, julgue os itens de 91 a 95.
O big data faz uso de técnicas de machine learning para a análise de grandes conjuntos de dados.
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2794918
Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: VUNESP
Orgão: Pref. Pindamonhangaba-SP
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: VUNESP
Orgão: Pref. Pindamonhangaba-SP
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O processo de desenvolvimento de um storytelling com dados (ou data storytelling) consiste em utilizar
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No Pentanho, uma das ferramentas ETL disponíveis no mercado, a etapa que tem como função principal permitir a
classificação (ordem crescente ou decrescente) das linhas com base nos campos especificados é denominada
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Acerca dos Sistemas de Suporte à Decisão (SSD), assinale a
alternativa correta.
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Assinale a alternativa que apresenta o conceito correto de
BI (Business Intelligence).
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No contexto de IOT a domótica diz respeito à
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Analise as assertivas abaixo sobre Data Warehouse:
I. Um Data Mart é uma forma simples de Data Warehouse que armazena informações relacionadas a uma área ou assunto específico.
II. A modelagem multidimensional fornece ao Data Warehouse um modelo que possibilita retratar a visão do negócio.
III. Um Data Warehouse armazena dados estruturados e não estruturados.
Quais estão corretas?
I. Um Data Mart é uma forma simples de Data Warehouse que armazena informações relacionadas a uma área ou assunto específico.
II. A modelagem multidimensional fornece ao Data Warehouse um modelo que possibilita retratar a visão do negócio.
III. Um Data Warehouse armazena dados estruturados e não estruturados.
Quais estão corretas?
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Ao construir um modelo de dados usando a modelagem
dimensional para um Data Warehouse, seguindo um modelo estrela, um engenheiro de dados encontrou uma dimensão que se encaixava perfeitamente no conceito de
dimensão degenerada, de apenas um atributo.
Qual é a maneira correta de tratar uma dimensão degenerada?
Qual é a maneira correta de tratar uma dimensão degenerada?
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