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3085566 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Avalie se a ingestão de dados é um processo que consiste em:

I. Extrair dados de uma fonte e carregá-los no destino, sem qualquer transformação.
II. Extrair dados de uma fonte, transformá-los de acordo com as necessidades do sistema e carregá-los no destino.
III. Transformar dados de uma fonte de acordo com as necessidades do sistema e carregá-los no destino.

Está correto apenas o que se apresenta em
 

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3085565 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Identificar o tipo de dados ausentes é crucial para se encontrar soluções que os resolvam.

Avalie se os dados ausentes são categorizados como

I. MCAR. Valores ausentes completamente aleatórios.
II. Valores ausentes aleatórios.
III. MICE. Valores ausentes usando imputação múltipla usando equações encadeadas.

Está correto o que se apresenta em
 

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3085564 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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A Visão Computacional (CV) é um subdomínio da inteligência artificial (IA) que treina o sistema para identificar e interpretar o mundo visual. CV envolve várias tarefas importantes, como modelagem de cena tridimensional, geometria de câmera multimodelo, correspondência estéreo baseada em movimento, processamento de nuvem de pontos, estimativa de movimento e muito mais.

Avalie se as três etapas básicas envolvidas nesse processo são as seguintes:

I. Aquisição da imagem.
II. Processamento da imagem.
III. Segmentação da imagem.

Está correto o que se apresenta em
 

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3085555 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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MapReduce é um framework de processamento paralelo para clusters inspirado em programação funcional, que teve seu artigo seminal publicado em 2004 no artigo : “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”.

Com relação à tecnologia MapReduce, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

( ) A ideia principal do MapReduce é dividir e processar tarefas e depois juntar as informações, o que permite dividir um grande problema em vários pedaços e distribuí-los em diversos computadores.
( ) Os principais passos correspondem a: (i) Input split, onde a entrada é dividida em várias partes, onde cada parte será consumida por um Map; (ii) Map, onde é criada uma lista de pares chave-valor; (iii) Shuffling , onde se classifica e agrupa a saída da etapa anterior para servir de entrada para a seguinte; (iv) Reduce, onde se processa a saída da etapa anterior e se agregam as informações; (v) Output, quando as informações são retornadas.
( ) As principais características do MapReduce se referem a esconder os detalhes do processamento em série, tolerância a falhas, otimização de localidade e balanceamento de memória, que resultam em modelo fácil de usar, mesmo para programadores sem experiência com sistemas paralelos e distribuídos.


As afirmativas são, respectivamente,
 

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3085548 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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O DAMA-DMBOK2 apresenta uma visão abrangente dos desafios, complexidades e valor do gerenciamento eficaz de dados nas corporações.

Os tipos de modelos operacionais de governança de dados discutidos no DAMA-DMBOK2 são
 

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3085547 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Com relação ao Data Warehousing e ao Business Intelligence, avalie as afirmativas a seguir e assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

( ) Eles têm como meta construir e manter o ambiente técnico e os processos técnicos e de negócios necessários para fornecer dados integrados em apoio às funções operacionais, requisitos de conformidade e atividades de inteligência de negócios.
( ) Ambos visam apoiar e permitir análises de negócios e tomadas de decisões mais eficazes por parte dos trabalhadores do conhecimento.
( ) O Data Warehousing concentra-se em permitir um contexto de negócios histórico e integrado em dados operacionais, aplicando regras de negócios e mantendo relacionamentos de dados de negócios apropriados. O armazenamento de dados também inclui processos que interagem com repositórios de metadados.

As afirmativas são, respectivamente,
 

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3085546 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Com relação ao ETL, ELT e suas tecnologias, avalie as afirmativas a seguir e assinale V para a verdadeira e F para a falsa.

( ) ELT utiliza fluxos de trabalho de análise de dados e de aprendizado de máquina. O ELT é frequentemente usado por uma organização para: Extrair dados de sistemas legados, limpar os dados para melhorar sua qualidade e carregar dados em um banco de dados de destino. O ELT transforma dados no trânsito.
( ) ETL copia ou exporta os dados dos locais de origem, mas, em vez de carregá-los em uma área de preparação para transformação, ele carrega os dados em estado brutos diretamente no armazenamento de dados no destino para serem transformados conforme necessário. O ETL não transforma nenhum dado no trânsito.
( ) A ordem das etapas não é a única diferença entre ETL e ELT. No ELT, o armazenamento de dados de destino pode ser um armazém de dados, mas, mais frequentemente, é um data lake, que é um armazenamento central grande projetado para manter tanto dados estruturados quanto não estruturados em grande escala.

As afirmativas são, respectivamente,
 

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3085545 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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As dimensões de qualidade de dados discutidas no DAMA-DMBOK2 descrevem características mensuráveis dos dados que ajudam a definir seus requisitos de qualidade.

A dimensão que se refere ao grau em que os dados representam corretamente entidades da “vida real” é denominada
 

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3085544 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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O Big Data é um conceito recente, sendo normalmente definido por um conjunto de termos, definidos como 5 “V”s. Relacione os termos a seguir com suas respectivas representações.

  1. Volume.
  2. Variedade.
  3. Veracidade.
  4. Velocidade.

(   ) É um termo cunhado pela IBM que está sendo usado como o quarto “V” para descrever Big Data. Refere-se à conformidade com os fatos: precisão, qualidade ou confiabilidade dos dados. Ferramentas e técnicas são frequentemente usadas para lidar com Big Data, transformando os dados em insights de qualidade e confiáveis.
(   ) Significa a celeridade com que os dados estão sendo produzidos e com que presteza os dados devem ser processados (ou seja, capturados, armazenados e analisados) para atender a necessidade ou demanda. Talvez seja a característica mais negligenciada do Big Data.
(   ) É a característica mais comum do Big Data. Muitos fatores contribuíram ao aumento exponencial na quantidade de dados, como dados baseados em transações armazenados ao longo dos anos, os dados das mídias sociais, aumentando a quantidade de dados de sensores, dados RFID e GPS gerados automaticamente e assim por diante.
(   ) Atualmente os dados hoje possuem diversos e tipos e formatos, desde bancos de dados relacionais aos XML e dados capturados por sensores, vídeo, áudio. Segundo estimativas, 80 a 85 por cento de todos os dados das organizações estão em algum tipo de formato não estruturado ou semiestruturado.

A relação correta, na ordem dada, é

 

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3082841 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: QUADRIX
Orgão: CRQ-12
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A respeito das inovações que apontam para o desenvolvimento na área de ciência da computação, Internet e inteligência artificial, julgue o item.

A inteligência artificial tem se desenvolvido a ponto de criar chatbot que leva jovens a fazerem terapia de ajuda às dificuldades da vida.

 

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