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Ano: 2022Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TCE-RJDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Julgue o item subsequente, referentes a Big Data e visualização e análise exploratória de dados.
As aplicações do Big Data exigem o uso de dados externos à
organização para que as análises possam extrair valor dos
dados e para viabilizar a percepção do seu significado.
Ano: 2023Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: DATAPREVDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Com relação a inteligência artificial, análise de dados e Big Data, julgue o item subsequente.
Um gráfico muito útil para a etapa de análise de dados é o
box plot, que ajuda a identificar a distribuição real ou padrão
dos valores dos dados, permite visualizar mediana, quartis,
valores mínimos e máximos, além de identificar possíveis
outliers.
Ano: 2021Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: SERPRODisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados | Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Relacionais
Texto associado
A respeito de conceitos de NoSQL orientado a grafos, orientado a
documentos e orientado a colunas, julgue o item a seguir.
Uma coleção e um documento, no MongoDB, são
equivalentes à tabela e à linha, no Modelo Relacional de
Dados.
Ano: 2025Banca: IDCAPOrganização: IPJBDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados | Mineração de Dados
Na gestão ambiental contemporânea, a integração de
Big Data tem se mostrado fundamental para análises
complexas e tomadas de decisão estratégicas.
Considerando os princípios de análise de grandes
volumes de dados no contexto ambiental, analise as
seguintes assertivas:
I.Big Data permite a integração de dados geoespaciais,
climáticos e de biodiversidade em tempo real.
II.A mineração de dados ambientais possibilita predições
sobre mudanças ecosistêmicas com alta precisão.
III.A heterogeneidade das fontes de dados ambientais
representa um desafio para análises consistentes.
IV.Técnicas de machine learning são limitadas para
processamento de dados ambientais complexos.
É correto o que se afirma em:
Ano: 2024Banca: IV - UFGOrganização: Prefeitura de Rio Branco - ACDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Em um processo de análise de Big Data, um profissional de
TI identificou que o número de atributos, ou colunas, era
muito maior do que poderia processar com a ferramenta de
análise disponível. Para reduzir a dimensionalidade
garantindo a qualidade da informação, o profissional deverá
utilizar a técnica:
Ano: 2024Banca: QuadrixOrganização: CFPDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Acerca dos barramentos, do armazenamento de dados e da segurança da informação, julgue o item seguinte.
O armazenamento em objetos é uma solução moderna para armazenar grandes volumes de dados não estruturados, sendo amplamente utilizado em ambientes de computação em nuvem.
Ano: 2023Banca: FCCOrganização: TRT - 15ª Região (SP)Disciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
A era digital trouxe uma quantidade enorme de dados para o mundo, o que tornou o Big Data uma
preocupação cada vez mais importante para empresas e organizações em diversos países. Para entender e
aproveitar ao máximo as informações disponíveis, é fundamental conhecer os chamados “5 V's” desse
complexo conjunto de dados, que são: Volume, Velocidade,
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: TSEDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Julgue o item a seguir, a respeito de técnicas de ingestão de
dados, análise de dados e Big Data.
No armazenamento de dados em Big Data, valor é o critério
que observa a integração de informações coletadas em
diferentes fontes, com vistas a enriquecer as análises.
Ano: 2021Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: SERPRODisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Texto associado
Julgue o próximo item, relativo à tecnologia de big data e ao
Hadoop.
O Hadoop consiste em um único produto, ou seja, um
software monolítico, que possibilita análise de logs e outros
dados da Web.
Ano: 2024Banca: FGVOrganização: Prefeitura de São José dos Campos - SPDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
O Big Data é um conceito recente, sendo normalmente definido
por um conjunto de termos, definidos como 5 “V”s. Relacione os
termos a seguir com suas respectivas representações.
1. Volume.
2. Variedade.
3. Veracidade.
4. Velocidade.
( ) É um termo cunhado pela IBM que está sendo usado como o
quarto “V” para descrever Big Data. Refere-se à
conformidade com os fatos: precisão, qualidade ou
confiabilidade dos dados. Ferramentas e técnicas são
frequentemente usadas para lidar com Big Data,
transformando os dados em insights de qualidade e
confiáveis.
( ) Significa a celeridade com que os dados estão sendo
produzidos e com que presteza os dados devem ser
processados (ou seja, capturados, armazenados e analisados)
para atender a necessidade ou demanda. Talvez seja a
característica mais negligenciada do Big Data.
( ) É a característica mais comum do Big Data. Muitos fatores
contribuíram ao aumento exponencial na quantidade de
dados, como dados baseados em transações armazenados ao
longo dos anos, os dados das mídias sociais, aumentando a
quantidade de dados de sensores, dados RFID e GPS gerados
automaticamente e assim por diante.
( ) Atualmente os dados hoje possuem diversos e tipos e
formatos, desde bancos de dados relacionais aos XML e
dados capturados por sensores, vídeo, áudio. Segundo
estimativas, 80 a 85 por cento de todos os dados das
organizações estão em algum tipo de formato não
estruturado ou semiestruturado.
A relação correta, na ordem dada, é
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