713388 Ano: 2016
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCE-SC

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Auditor de Controle Externo - TI
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Introdução à Ciência de DadosDados Estruturados, Não-Estruturados e Semiestruturados

A respeito de dados estruturados, não estruturados e abertos, julgue o item subsequente.

Em se tratando de dados estruturados, a informação de esquema está mesclada aos valores dos dados, e cada objeto de dados pode ter atributos diferentes, que não são conhecidos com antecedência. Essa característica os diferencia de dados não estruturados.

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676736 Ano: 2016
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: Pref. Teresina-PI

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Analista de TI - Suporte Técnico
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BI: Business IntelligenceModelagem Multidimensional

O modelo dimensional utilizado na modelagem de data warehouse tem como característica:

A

Todas as tabelas dimensão de um mesmo modelo devem possuir o mesmo número de atributos.

B

A tabela fato possui pelo menos 4 atributos numéricos, além das chaves estrangeiras.

C

Poder ter quantas tabelas dimensionais, quantas forem necessárias para representar o negócio sob análise.

D

As tabelas dimensão não necessitam ter atributos que sirvam como chave primária.

E

A cardinalidade de relacionamento da tabela fato para as tabelas dimensão é de um para um.

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676725 Ano: 2016
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: Pref. Teresina-PI

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Analista de TI - Suporte Técnico
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BI: Business IntelligenceETL/ELT

O processo ETL é uma etapa importante no projeto de um data warehouse. No processo ETL,

A

somente é possível realizar a carga periódica de dados no data warehouse uma vez a cada semana.

B

a fase de transformação de dados envolve apenas alterações nos tipos vindos do ambiente operacional.

C

a fase de extração envolve a leitura de dados do data warehouse e sua carga posterior nos bancos de dados operacionais.

D

na fase de transferência de dados são desprezados os puramente literais.

E

um intervalo possível para a carga periódica de dados no data warehouse é de 24 horas.

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676724 Ano: 2016
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: PGM Teresina-PI

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Analista de Sistemas
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BI: Business IntelligenceModelagem Multidimensional

Em um Star Schema de um Data Warehouse – DW, a tabela Dimensão possui característica

A

descritiva dentro do DW. Ela qualifica as informações provenientes da tabela Fato; A tabela Fato possui característica quantitativa dentro do DW. A partir dela são extraídas as métricas que são cruzadas com os dados das Dimensões. Dimensões são ligadas entre si e qualquer uma delas se liga diretamente a tabela Fato. Os dados devem ser normalizados.

B

quantitativa dentro do DW. Ela quantifica as informações provenientes da tabela Fato; A tabela Fato possui característica descritiva dentro do DW. A partir dela são extraídas as nomenclaturas que são quantificadas com os dados das Dimensões. Dimensões são ligadas entre si. Os dados devem ser desnormalizados.

C

quantitativa dentro do DW. Ela quantifica as informações provenientes da tabela Fato; A tabela Fato possui característica descritiva dentro do DW. A partir dela são extraídas as nomenclaturas que são quantificadas com os dados das Dimensões. Dimensões não são ligadas entre si. Os dados devem ser normalizados.

D

quantitativa dentro do DW. Ela quantifica as informações provenientes da tabela Fato; A tabela Fato possui característica descritiva dentro do DW. A partir dela são extraídas as nomenclaturas que são quantificadas com os dados das Dimensões. Dimensões são ligadas entre si. Os dados devem ser normalizados.

E

descritiva dentro do DW. Ela qualifica as informações provenientes da tabela Fato; A tabela Fato possui característica quantitativa dentro do DW. A partir dela são extraídas as métricas que são cruzadas com os dados das Dimensões. Dimensões são ligadas diretamente a tabela Fato. Outra característica marcante é que os dados são desnormalizados.

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673996 Ano: 2016
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: FUNPRESP-EXE

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Especialista - TI
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BI: Business IntelligenceModelagem Multidimensional

Acerca dos modelos de dados relacional e dimensional em engenharia de software, julgue o item que se segue.

Na modelagem dimensional, as tabelas dimensão estão menos sujeitas ao processo de desnormalização que as tabelas fato.

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673995 Ano: 2016
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: FUNPRESP-EXE

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Especialista - TI
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Com relação à forma como os dados são armazenados e manipulados no desenvolvimento de aplicações, julgue o item a seguir.

Aplicações de data warehouse que usem um esquema floco de neve tendem a ter pior desempenho nas consultas do que as aplicações que usem o esquema estrela.

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673989 Ano: 2016
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: FUNPRESP-EXE

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Especialista - TI
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Data MiningTécnicas de Mineração

Com relação à forma como os dados são armazenados e manipulados no desenvolvimento de aplicações, julgue o item a seguir.

Na implementação de mineração de dados (data mining), a utilização da técnica de padrões sequenciais pode ser útil para a identificação de tendências.

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665838 Ano: 2016
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: EBSERH

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Analista de TI - Banco de Dados
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Em um esquema de Data Warehouse com uma arquitetura “estrela” ou “flocos de neve”, há uma tabela central que é, basicamente, uma coleção de valores-chave de tabelas dimensões. O nome técnico dessa tabela é

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665837 Ano: 2016
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: EBSERH

Provas:

Analista de TI - Banco de Dados
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

Um Data Warehouse pode ser subdividido em pequenas porções para atender um departamento da empresa, por exemplo. Essa subdivisão do Data Warehouse é conhecida como