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Uma coleção de dados inter-relacionados representando informações de um domínio específico. Partindo desse princípio, destaque o único elemento abaixo que é um Banco de Dados.

A
Microsoft Publisher.
B
SQL RedLine.
C
Oracle.
D
MyServer SQL.
Conclui-se, a partir desses resumos, que
A
um período apresenta pelo menos um apartamento com consumo abaixo, e dois períodos apresentam pelo menos um apartamento com consumo acima da tipicidade estabelecida.
B
um período apresenta pelo menos um apartamento com consumo abaixo, e um período apresenta pelo menos um apartamento com consumo acima da tipicidade estabelecida.
C
em nenhum período foram observados possíveis consumos atípicos.
D
apenas um período apresenta pelo menos um apartamento com consumo abaixo da tipicidade estabelecida.
E
apenas um período apresenta pelo menos um apartamento com consumo acima da tipicidade estabelecida.

O processo de visualização de dados em Big Data é importante, devido:

A

Aos valores dos dados.

B

À semelhança com os relatórios.

C

Ao número de ferramentas existentes.

D

À necessidade de melhor representação dos dados dentro da organização.

E

N.R.A.

A modelagem de dados, de acordo com Coronel e Rob (2011, p.31), é um processo iterativo e progressivo, começando com uma compreensão simples do domínio do problema e, conforme essa compreensão se amplia, o nível de detalhes do modelo também se amplia.

O modelo de dados de mais alto nível que serve para representar a estrutura dos dados de forma independente de um SGBD, com a principal preocupação de mapear as entidades e principais atributos que farão parte do modelo, é caracterizado como:

A
Modelo de Dados
B
Modelo de Dados Conceitual
C
Modelo Orientado a Objetos.
D
Modelo de Dados
E
Modelo de Dados Lógico.

Não podemos trabalhar com bancos de dados convencionais em projetos de Big Data, porque eles usam:

A
Histórico de dados.
B
Dados estruturados.
C
Quaisquer tipos de dados.
D
Dados cujo processamento é rápido.
E
N.R.A.

De acordo com Ramakrishnan e Gehrke (2008, p. 737) “consiste em encontrar tendências ou padrões interessantes em grandes conjuntos de dados para orientar decisões sobre atividades futuras. [...] Os padrões identificados por essas ferramentas podem fornecer ao analista de dados ideias úteis e inesperadas que podem ser melhor investigadas subsequentemente, talvez se usando outras ferramentas de apoio à decisão”.

Sobre o que está sendo referido o trecho acima:

A
Data Warehouse.
B
OLAP.
C
Data Mining.
D
SSD.
E
Dados agregados.

Para realizar a normalização das tabelas, o primeiro passo é analisar os atributos ou campos como também são conhecidos. Muitas vezes um atributo pode esconder diversas informações. Um exemplo é o atributo endereço. O endereço é composto das seguintes informações: nome da rua, número da casa, complemento, bairro. É necessário verificar se essas informações serão mantidas como campos ou se podem até virar uma tabela chamada Endereço.

O atributo que não é divisível possui um sentido único, e não pode ser dividido em dois outros campos e um conceito de:

A
Atributo monovalorado.
B
Atributo simples ou atômico.
C
Atributo multivalorado.
D
Atributo regular.
E
Atributo normal.

Criar controvérsias, gerar Teorias supostamente científicas sempre que a Ciência questiona poderes estabelecidos. Esse é um campo de batalha desonesto que utiliza estratégias falaciosas para confundir e persuadir a Sociedade. Assinale a alternativa que apresenta umas das manobras utilizadas pelos negacionistas da Ciência:

A
Teorias da conspiração;
B
Apelo à emoção;
C
Uso de dados distorcidos;
D
Falsificação de resultados;
E
Ignorar evidências.

São elementos em um diagrama de classes UML:

A
Bancos de Dados e comunicação
B
Classes e comunicação
C
Multiplicidade e banco de dados
D
Classes e relacionamentos
Em um projeto de sistema a atividade que consiste em analisar os dados e definir as entidades e relacionamentos é chamada de:
A
Modelagem de dados.
B
Arquitetura de dados.
C
Interface de dados.
D
Projeto conceitual.
E
Projeto físico.