A figura precedente é exemplo de

Modelos de Mineração de Dados podem ser aplicados para auxiliar na análise de dados e informações. Sendo assim, existe um modelo que tem como base a integração de diferentes metodologias em um só modelo preditivo, aplicando métodos em conjuntos para obter melhoria na sua predição. Esse modelo é denominado

Os metadados são dados que fornecem informações sobre um determinado recurso. As informações originadas dos metadados são de extrema relevância, pois têm a capacidade de descrever o conteúdo, o formato, a origem, a propriedade e a localização de um recurso, facilitando, consideravelmente, o processo de catalogação e recuperação de informações. São considerados tipos de metadados, EXCETO:

Considerando os ecossistemas de processamento em Big Data, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.

( ) Hadoop: permite o processamento e o armazenamento de grandes quantidades de dados de forma distribuída.

( ) HBase: componente Hadoop altamente configurável, fornecendo bastante flexibilidade para lidar com enormes quantidades de dados de forma eficiente.

( ) Sqoop: componente que permite a transferência de dados entre o Hadoop e bancos de dados relacionais.

( ) Oozie: serviço de coordenação de alto desempenho para aplicações distribuídas.

A sequência está correta em

Segundo a versão atual do guia DAMA-DMBOK, a gestão de dados é uma disciplina formada pelo conjunto de onze funções de gerenciamento de dados integradas. A integração dessas funções é feita pela função de governança de dados; por essa razão, ela está localizada como elemento central do framework do DAMA-DMBOK. Qual nova área de conhecimento foi criada no Guia DAMA-DMBOKv2?

O termo “qualidade dos dados” designa as características relacionadas a dados considerados de alto padrão, assim como os procedimentos empregados para avaliar ou aprimorar tal qualidade. A qualidade dos dados é considerada elevada quando atende plenamente às expectativas e demandas dos usuários de dados. Quando essa finalidade não é atendida, ou é atendida de forma parcial, podemos classificar os dados como de baixa qualidade. Destaca-se que a qualidade dos dados está intrinsecamente vinculada ao contexto e às necessidades específicas dos consumidores de dados. As técnicas de qualidade de dados são essenciais para garantir confiabilidade, consistência e utilidade dos dados em qualquer sistema ou aplicação. Sobre as técnicas de qualidade de dados, relacione adequadamente as colunas a seguir.

1. Profiling.

2. Matching.

3. Deduplicação.

4. Data cleansing.

( ) Corrigir erros, preencher lacunas faltantes e padronizar dados para garantir consistência e exatidão.

( ) Coletar estatísticas ou resumos informativos sobre os dados coletados. Analisar e entender esses dados para identificar padrões, inconsistências e anomalias.

( ) Identificar e remover registros repetidos que representam a mesma entidade, garantindo que apenas uma instância de um registro específico seja mantida.

( ) Remove registros duplicados, simplificando o conjunto de dados e evitando redundâncias.

A sequência está correta em

Julgue os itens seguintes, referentes a integridade referencial, metadados e modelagem multidimensional.

Na modelagem multidimensional, os dados numéricos que os usuários desejam analisar são denominados dimensões, enquanto os diferentes ângulos ou perspectivas a partir dos quais esses dados podem ser analisados são denominados fatos.

Julgue os próximos itens, referentes ao Power BI.

No Power BI, por meio do Power Query, é possível escrever consultas SQL personalizadas ao se conectar em bancos de dados, o que possibilita a transformação de dados e a criação de relatórios e dashboards baseados nessas consultas.