Questões

Total de Questões Encontradas: 159

Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
Um banco de dados de Big Data deve possuir pelo menos três aspectos, os chamados 3Vs do Big Data, que são:
A
Variedade; Volume; Valor.
B
Valor; Variabilidade; Velocidade.
C
Volume; Veracidade; Velocidade.
D
Veracidade; Velocidade; Variedade.
E
Velocidade; Volume; Variedade.
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
Assinale a alternativa que apresenta a operação OLAP que permite ao usuário aumentar o nível de detalhe da informação para ver mais detalhes. Com essa operação a granularidade da informação é diminuída.
A
Drill up
B
Drill down 
C
Slice Drill down
D
Dice Drill down
E
Slice and Dice
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
Assinale a alternativa que provê um sistema de serialização de dados que possua um formato de dados binário e compacto e que conta com um container para armazenar dados persistentes, em ambientes de big data Apache Hadoop.
A
Avro
B
Mahout
C
Chukwa
D
Spark
E
Tez
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
No contexto do Apache Hadoop, ‘Hive’ refere-se à(ao):
A
Banco de dados escalável que não possui um ponto único de falha.
B
Banco de dados distribuído e escalável que suporta o armazenamento de dados estruturados em tabelas muito grandes.
C
Infraestrutura de data warehouse que provê sumarização de dados e consultas ad hoc. 
D
Biblioteca de machine learning e data minning.
E
Sistema de coleções de dados para gerenciar grandes sistemas distribuídos.
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
Analise as afirmativas abaixo no contexto de modelagem preditiva.
1. As técnicas de armazenamento em cluster não requerem que o número de clusters seja fornecido antes do treinamento. Se o número for muito pequeno, o modelo pode perder semelhanças importantes nos dados de entrada. E se o número for muito grande, ele pode perder diferenças importantes.

2. Árvores de decisão, redes neurais e modelos de regressão empregam aprendizado supervisionado para criar a função de mapeamento entre um conjunto de campos de dados de entrada e uma variável de destino.

3. Backpropagation é um algoritmo que permite que um erro seja propagado de volta à rede neural, e que seja utilizado para ajustar os pesos das sinapses que ligam os nós da rede.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
A
É correta apenas a afirmativa 2.
B
São corretas apenas as afirmativas 1 e 2.
C
São corretas apenas as afirmativas 1 e 3.
D
São corretas apenas as afirmativas 2 e 3.
E
São corretas as afirmativas 1, 2 e 3.
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
Analise as afirmativas abaixo sobre RDF (Resource Description Framework).
1. Uma afirmação (statement) RDF consiste em três elementos: <sujeiro>, <predicado> e <objeto>, necessariamente nesta ordem. 

2. O modelo de dados RDF provê um framework conceitual e abstrato para definir e utilizar metadados, e emprega a XML como sintaxe para criar e intercambiar metadados.

3. O modelo de dados RDF consiste em três tipos de objetos: Recursos, Propriedades e Afirmações (statements).

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
A
É correta apenas a afirmativa 2.
B
São corretas apenas as afirmativas 1 e 2.
C
São corretas apenas as afirmativas 1 e 3.
D
São corretas apenas as afirmativas 2 e 3.
E
São corretas as afirmativas 1, 2 e 3.
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
Assinale a alternativa que contém as principais fases do processo de Data Minning CRISP-DM. 
A
Amostragem; Exploração; Modificação; Modelagem; Execução; Avaliação.
B
Amostragem; Exploração; Modelagem; Modificação; Avaliação; Implementação.
C
Compreensão do negócio; Compreensão dos dados; Preparação dos dados; Modelagem; Avaliação; implementação.
D
Compreensão dos dados; Amostragem; Preparação dos dados; Implementação; Avaliação.
E
Compreensão do negócio; Exploração dos dados; Modificação dos dados; Implementação; Avaliação.
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
Assinale a alternativa que contpém somente tipos de servidores OLAP:
A
ROLAP (Relacional OLAP), MOLAP (Multilevel OLAP) e HOLAP (Hypercube OLAP)
B
ROLAP (Relacional OLAP), MOLAP (Multilevel OLAP) e DOLAP (Dynamic OLAP)
C
ROLAP (Relacional OLAP), MOLAP (Multilevel OLAP), HOLAP (Hypercube OLAP) e SOLAP (Star OLAP)
D
ROLAP (Relacional OLAP), MOLAP (Multidimensional OLAP) e HOLAP (Hybrid OLAP)
E
ROLAP (Relacional OLAP), MOLAP (Multidimensional OLAP), HOLAP (Hybrid OLAP) e SOLAP (SQL OLAP)
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
Analise as afirmativas abaixo com relação ao assunto Análise de Agrupamento (Clustering).
1. Análise de agrupamento (Clustering) é o nome dado para o grupo de técnicas cujo propósito consiste em separar objetos em grupos, baseando-se nas características que estes objetos possuem. O conceito básico consiste em colocar em um mesmo grupo objetos que sejam similares de acordo com algum critério pré-determinado.
2. O agrupamento hierárquico avança sucessivamente, tanto juntando pequenos grupos em maiores, quanto dividindo grandes grupos em menores. O método de agrupamento difere na regra pela qual dois pequenos grupos são unidos ou na forma como um grande é dividido.
3. No método de Encadeamento Completo (Vizinho mais próximo), utiliza-se a distância entre os dois itens mais próximos (vizinhos) como a distância entre dois grupos. Essa regra aglomera itens para formar grupos e os aglomerados resultantes tendem a representar longas “cadeias”.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
A
É correta apenas a afirmativa 2.
B
São corretas apenas as afirmativas 1 e 2.
C
São corretas apenas as afirmativas 1 e 3. 
D
São corretas apenas as afirmativas 2 e 3.
E
São corretas as afirmativas 1, 2 e 3.
Ano: 2017 Banca: FEPESE Órgão: CIASC Prova: Analista - Analista de Sistemas (Desenvolvedor)
Qual técnica de mineração de texto permite agrupar termos ou padrões similares a partir de vários documentos, e pode ser executada de modo top-down ou bottom-up através da aplicação de métodos de hierarquização, distribuição, densidade, entre outros? 
A
Clustering
B
Summarização
C
Contagem de Frequência
D
Recuperação de Informação
E
Extração de Informação
Página 1 de 16