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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.
A análise prescritiva é empregada na análise de Big Data
para relatar acontecimentos e para fazer previsões de
comportamentos futuros de indivíduos e processos.
Ano: 2023Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: DATAPREVDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Acerca de Big Data, business intelligence e machine learning julgue o item a seguir.
Big Data se refere a grandes e complexos conjuntos de
dados, que podem estar alocados em múltiplos servidores, e
não necessariamente esses dados precisam estar estruturados.
Ano: 2020Banca: FCCOrganização: AL-APDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Atualmente, diversos dados são coletados pelos sistemas digitais de empresas na internet para constituir Big Data com
conteúdo sobre os resultados alcançados por seus produtos e serviços, prestígio da imagem da organização e seus
representantes. Porém, parte desses dados pode ser falsa ou manipulada por internautas. O tratamento dos dados, a fim de
qualificá-los antes de disponibilizá-los para a tomada de decisão na empresa, segundo o conceito das cinco dimensões “V” de
avaliação de um Big Data, se refere
Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: SEBRAE-NACIONALDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
O aspecto diretamente afeto aos “Vs” de Big Data que trata
especificamente de ruído nos dados que não podem ser
convertidos em informações é
Ano: 2023Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: MPE-RODisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Assinale a opção correta, a respeito de conceitos de big data.
Ano: 2023Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: SEPLAN-RRDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Julgue o próximo item com relação aos conceitos de big data.
Big data somente se aplica a dados não estruturados.
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: 2023Banca: CESGRANRIOOrganização: AGERIODisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados | Sistemas de Banco de Dados | Banco de Dados Orientado a Objetos
Na implementação de sistemas de Big Data, é comum a
utilização de tecnologias de Bancos de Dados NoSQL,
que têm como característica principal não seguir ou ir
além do Modelo Relacional e da linguagem SQL.
Duas dessas tecnologias são os Bancos de Dados orientados a documentos e orientados a colunas, exemplificados, respectivamente, pelos softwares
Ano: 2021Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: SEFAZ-ALDisciplina: Banco de DadosTemas: Análise de Grandes Volumes de Dados
Texto associado
Julgue o item a seguir, a respeito do ecossistema Hadoop.
O objetivo da alta disponibilidade HDFS (Hadoop
Distributed File System) é reduzir o tempo de ciclo
necessário para trazer de volta um novo namenode primário
após a falha do primário existente.
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:
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