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Uma organização precisa utilizar o máximo de informação
para criar e manter vantagem competitiva. Profissionais tomadores
de decisão exigem dos sistemas de suporte à
decisão mais recursos para análise, front-ends que suportem
consultas ad hoc, etc. Neste contexto, um DW − Data
Warehouse pode ser muito útil, pois é
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Muitos autores consideram a tecnologia de Data Warehousing (o processo de fazer Data Warehouse) como sendo uma evolução natural do ambiente de apoio à decisão. As empresas utilizam Data Warehouse com mais frequência, pois há a necessidade de domínios de informações estratégicas que podem garantir respostas rápidas, assegurando, dessa forma, a competitividade no mercado concorrente e em constantes mudanças. O DW possui diversas características. “A arquitetura do Data Warehouse inclui, além de estrutura de dados, mecanismos de comunicação, processamento da informação para o usuário.” Assinale, a seguir, a característica correspondente.
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OLAP (Online Analytical Procesing), o conjunto de ferramentas que possibilita efetuar a exploração dos dados de um
Data Warehouse, utiliza quatro tipos de operação para analisar dados. Uma dessas operações ocorre quando o
usuário passa de uma informação contida em uma dimensão para outra dimensão. Trata-se de:
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A modelagem multidimensional é uma técnica de concepção e visualização de um modelo de dados de um conjunto
de medidas que descrevem aspectos comuns de negócios. Um modelo multidimensional é formado por três
elementos básicos. Assinale-os.
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A etapa de Mineração de Dados (DM – Data Mining) tem como objetivo buscar efetivamente o conhecimento no
contexto da aplicação de KDD (Knowledge Discovery in Databases – Descoberta de Conhecimento em Base de Dados).
Alguns autores referem-se à Mineração de Dados e à Descoberta de Conhecimento em Base de Dados como sendo
sinônimos. Na etapa de Mineração de Dados são definidos os algoritmos e/ou técnicas que serão utilizados para
resolver o problema apresentado. Podem ser usados Redes Neurais, Algoritmo Genéticos, Modelos Estatísticos e
Probabilísticos, entre outros, sendo que esta escolha irá depender do tipo de tarefa de KDD que será realizado. “Uma
dessas tarefas compreende a busca por uma função que mapeie os registros de um banco de dados em um intervalo
de valores reais.” Trata-se de:
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A Mineração de Dados (DM – Data Mining) é uma das etapas da Descoberta do Conhecimento em Base de Dados
(KDD – Knowledge Discovery in Databases), sendo considerada a principal etapa do processo de KDD. Neste processo,
existe um conceito essencial, por dois motivos principais, que tem a seguinte definição “podem ser usadas após a
etapa de Mineração de Dados, a fim de ordenar ou filtrar os padrões descobertos de acordo com o grau de interesse
associado a estes padrões; podem ser usadas para restringir ou guiar o espaço de busca de Mineração de Dados,
melhorando a eficiência da busca ao eliminar conjuntos de padrões que não satisfaçam a condições
predeterminadas”. (Goldschmidt; Passos; Bezerra, 2015.)
A definição anterior trata-se de qual conceito?
A definição anterior trata-se de qual conceito?
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Julgue o item subsecutivo, acerca de procedimentos de segurança e educação a distância (EAD).
A Big Data pode ser utilizada na EAD para se entender as preferências e necessidades de aprendizagem dos alunos e, assim, contribuir para soluções mais eficientes de educação mediada por tecnologia.
A Big Data pode ser utilizada na EAD para se entender as preferências e necessidades de aprendizagem dos alunos e, assim, contribuir para soluções mais eficientes de educação mediada por tecnologia.
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Em relação a Big Data e NoSQL, é correto afirmar que
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Em relação à Data Warehouse, é correto afirmar que:
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Um framework, baseado em duas funções principais, para
o processamento de grandes quantidades de dados em
clusters computacionais homogêneos, no qual problemas
como integridade dos dados, disponibilidade dos nós,
escalabilidade da aplicação e recuperação de falhas
ocorrem de forma transparente ao usuário é o Hadoop
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