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Foram encontradas 5.143 questões.

1147529 Ano: 2017
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FEPESE
Orgão: JUCESC
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No contexto de data warehouse e ferramentas OLAP, associe os seguintes conceitos às respectivas afirmativas: Coluna 1 Conceitos 1. Slice 2. Dice 3. Roll up 4. Pivot Coluna 2 Descrição ( ) Permite rotacionar um cubo de modo a visualizar os dados sob diferentes faces, modificando a orientação dimensional do cubo. ( ) Produz um subcubo através da seleção de um subconjunto de atributos de múltiplas dimensões. ( ) Produz um subcubo através da seleção de uma dimensão em detrimento de outras. ( ) Realiza operações de agregação em um cubo de dados. Assinale a alternativa que indica a sequência correta, de cima para baixo.
 

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1147528 Ano: 2017
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FEPESE
Orgão: JUCESC
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ETL é o método mais comum para transferir dados de uma fonte de dados OLTP para um data warehouse. Contudo, pode-se também empregar o processo de extração, carga e transformação no formato ELT. Para tanto, faz-se necessário o uso de:
 

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1027369 Ano: 2017
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TST

Hipoteticamente, um Analista de Sistemas, trabalhando no Tribunal Superior do Trabalho − TST, se deparou com as seguintes questões:

1. Como o número de processos trabalhistas deste trimestre se compara com o número de processos de um ano atrás?

2. O que se pode prever para o próximo trimestre com relação ao número de processos trabalhistas?

3. Qual é a tendência do número de processos, medida pela variação percentual?

4. Quem é provável que faça acordo trabalhista nos próximos seis meses?

5. Quais são as características dos casos prováveis de acordos trabalhistas?

Considerando que o Tribunal utiliza o sistema gerenciador de banco de dados Oracle, para responder as perguntas, o Analista achou adequado o auxílio de dois recursos, cujas descrições encontram-se abaixo:

I. Fornece dados resumidos e gera cálculos ricos, adequado para ajudar a responder as questões 1, 2 e 3.

II. Descobre padrões ocultos em dados, operando em nível detalhado, adequado para ajudar a responder as questões 4 e 5.

Os recursos para resolver os problemas de análise de dados referentes às questões apresentadas, que são descritos em I e II são, correta e respectivamente,

 

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958425 Ano: 2017
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: EBSERH
Em um modelo de dados OLAP (Online Analytical Processing), a informação é conceitualmente organizada em cubos que armazenam valores quantitativos ou medidas. As operações típicas que se podem realizar em um cubo OLAP são:
 

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930936 Ano: 2017
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IBADE
Orgão: IPERON

Uma empresa de desenvolvimento de software criou um software de Business Intelligence (Bl) para trabalhar na arquitetura que visa foco no nível estratégico da organização, com a ideia de visualização multidimensional dos dados, para fornecer respostas rápidas para a maioria das consultas e que necessita de um longo período para execução da carga de dados. Nesse caso, esse software está associado à arquitetura:

 

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A respeito da modelagem dimensional, julgue o próximo item.

Todas as tabelas de um modelo apresentam um elemento de tempo como parte da estrutura de chave.

 

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817328 Ano: 2017
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCE-PE

Julgue o próximo item, relativo à modelagem dimensional.

No modelo estrela, os dados são modelados em tabelas dimensionais, ligadas a uma tabela fato; uma tabela dimensão armazena o que tiver ocorrido, e a tabela fato contém as características de um evento.

 

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817327 Ano: 2017
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCE-PE

No que se refere a Big Data, julgue o item subsecutivo.

O termo Big Data Analytics refere-se aos poderosos softwares que tratam dados estruturados e não estruturados para transformá-los em informações úteis às organizações, permitindo-lhes analisar dados, como registros de call center, postagens de redes sociais, de blogs, dados de CRM e demonstrativos de resultados.

 

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Com relação a Big Data, julgue o item subsequente.

Além de estar relacionado à grande quantidade de informações a serem analisadas, o Big Data considera o volume, a velocidade e a variedade dos dados estruturados — dos quais se conhece a estrutura de armazenamento — bem como dos não estruturados, como imagens, vídeos, áudios e documentos.

 

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817322 Ano: 2017
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCE-PE

Em relação à análise de agrupamentos (clusterização) em mineração de dados, julgue o item seguinte.

O método de clustering k-means objetiva particionar ‘n’ observações entre ‘k’ grupos; cada observação pertence ao grupo mais próximo da média.

 

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