Recentemente, encontram-se muitas referências na literatura e na mídia em geral ao uso de aprendizagem profunda (ou “deep learning”). Sobre o assunto, assinale a alternativa INCORRETA.

Sobre BIG Data, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
I. Hadoop e Elasticsearch são exemplos de tecnologias que permitem a computação em nuvem.
II. BIG Data é o termo em tecnologia da informação que tem a capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados.
III. O Conceito de BIG DATA pode ser subdividido em 5 categorias ou “5 v’s”, VOLUME, VALOR, VELOCIDADE, VERACIDADE e VARIEDADE.
IV. Um dos maiores desafios em trabalhar com soluções de BIG DATA é o volume dos dados.

Uma das características da linguagem HIVEQL é ter uma extensão que permita distribuir consultas entre reducers em um script do tipo map-reduce. Qual extensão deve-se usar para distribuir as consultas e garantir a ordenação ou o agrupamento das chaves distribuídas?

Sobre os tipos de banco de dados NOSQL, analise as assertivas abaixo:

I. Colunar.

II. Grafos.

III. Chave-valor.

IV. Documento.

Quais estão corretas?

Classificado como um programa de banco de dados NoSQL, o MongoDB é um banco de dados de código aberto e de alta performance, que se caracteriza por não possuir esquemas, ser escrito em C++, ser multiplataforma e ser formado por um conjunto de aplicativos JSON. O MongoDB é um banco de dados NoSQL:

MongoDB é um banco de dados não relacional. Esses bancos de dados também são chamados de NOSQL. Permitem controlar com precisão os dados armazenados globalmente, para garantir desempenho rápido em qualquer lugar. Um desenvolvedor está trabalhando com o modelo deste banco de dados não relacional, e encontra-se com o prompt de comando do Windows aberto como administrador, localizado na pasta c:\mongo\bin, o comando: mongod --dbpath D:\BD\Data\ é executado na linha de comando. Considerando as informações acima, a execução deste comando é realizada para:

Podemos afirmar que uma tabela factless é:

Sobre granularidade de um modelo dimensional, assinale a alternativa correta.

Sobre os métodos que podemos considerar em um processo de construção de um Data Warehouse, analise as assertivas abaixo:

I. Star Schema.
II. Bifurcação entre tabelas.
III. Snowflake.
IV. Fullflake.
V. Dimension Only.

Quais estão corretas?

No processo de ETL, qual é o nome dados para a área intermediária criada, antes de serem processados?