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Tecnologia da Informação

Questões de Data Mining e Big Data

6 questões de provas reais da Cebraspe sobre Data Mining e Big Data, com gabarito e comentário. Responda antes de abrir o gabarito.

148 questões desse assunto no acervo do Yatta. Esta página mostra uma amostra fixa.

Questão 1CebraspeDATAPREV2023

A mineração de processos é um ramo da mineração de dados que utiliza inteligência de negócios para prever tendências, ajudando tomadores de decisão a estudarem o impacto de suas decisões no futuro da organização.

  1. C Certo
  2. E Errado
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Gabarito: Errado

A mineração de processos foca na descoberta, monitoramento e melhoria de processos reais a partir de registros de eventos, e não apenas em prever tendências via inteligência de negócios. A afirmativa descreve funções de análise preditiva/BI, enquanto a mineração de processos é uma disciplina de ponte entre ciência de dados e gestão de processos.

Questão 2CebraspeDATAPREV2023

Considere-se que uma empresa de comércio eletrônico deseje armazenar todos os dados relacionados às interações dos clientes em seu site — registros de visitas, cliques, compras, avaliações, comentários, entre outros. Nessa situação, se a empresa decidir não estruturar e organizar esses dados antecipadamente, será melhor armazenar esses dados em uma solução data lake do que em um banco relacional.

  1. C Certo
  2. E Errado
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Gabarito: Certo

O Data Lake utiliza o paradigma Schema-on-Read, permitindo o armazenamento de dados brutos e não estruturados sem necessidade de modelagem prévia, diferentemente dos bancos relacionais, que exigem Schema-on-Write, sendo ideais para cenários de alta variabilidade e volume típicos de Big Data.

Questão 3CebraspeDATAPREV2023

Hadoop é uma plataforma de código aberto que oferece uma solução tecnológica confiável e escalável para armazenamento e análise de grande quantidade de dados.

  1. C Certo
  2. E Errado
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Gabarito: Certo

A afirmativa é correta porque o Hadoop é um framework de código aberto, baseado no sistema de arquivos HDFS e no processamento MapReduce, projetado especificamente para processamento distribuído, alta tolerância a falhas e escalabilidade horizontal de grandes volumes de dados.

Questão 4CebraspeDATAPREV2023

Dados em um data lake estão em estado bruto, ou seja, sem verificações, processamentos ou análises.

  1. C Certo
  2. E Errado
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Gabarito: Certo

O conceito de data lake baseia-se no armazenamento de dados em seu formato original, ou bruto, sem transformações prévias, permitindo que o processamento e a análise ocorram apenas no momento da leitura, seguindo o paradigma schema-on-read.

Questão 5CebraspeDATAPREV2023

Um data lake é um excelente recurso para solucionar problemas e encontrar alternativas no momento da tomada de decisão.

  1. C Certo
  2. E Errado
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Gabarito: Errado

O erro reside no fato de que o data lake armazena dados brutos e não estruturados, sendo inadequado para a tomada de decisão direta, que exige dados processados e estruturados. A alternativa correta substituiria data lake por data warehouse, que é o ambiente otimizado para análise e suporte à decisão.

Questão 6CebraspePF2018

CPF NOME DATA DE NASCIMENTO NOME DO PAI NOME DA MAE TELEFONE CEP NUMERO As informações anteriormente apresentadas correspondem aos campos de uma tabela de um banco de dados, a qual é acessada por mais de um sistema de informação e também por outras tabelas. Esses dados são utilizados para simples cadastros, desde a consulta até sua alteração, e também para prevenção à fraude, por meio de verificação dos dados da tabela e de outros dados em diferentes bases de dados ou outros meios de informação. Considerando essas informações, julgue os itens que se seguem.

Se um sistema de informação correlaciona os dados da tabela em questão com outros dados não estruturados, então, nesse caso, ocorre um processo de mineração de dados.

  1. C Certo
  2. E Errado
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Gabarito: Errado

O erro reside em confundir correlação de dados com mineração de dados. A mineração de dados (data mining) exige a extração de padrões, tendências ou conhecimentos ocultos em grandes volumes de dados, e não apenas o simples ato de correlacionar informações estruturadas com não estruturadas.

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Como treinar Data Mining e Big Data

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