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Análise e Desenvolvimento de Sistemas

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Bases de Dados

Bases de Dados é uma disciplina que estuda a organização, armazenamento e recuperação de informações em sistemas computacionais. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre modelos de dados, linguagens de consulta, técnicas de indexação e estratégias de otimização de consultas. A disciplina é importante para profissionais da área de tecnologia da informação, que precisam projetar, implementar e gerenciar sistemas de banco de dados em empresas e organizações. O conhecimento em Bases de Dados é fundamental para desenvolvedores de software, administradores de banco de dados e outros profissionais da área, que devem garantir a integridade, segurança e disponibilidade dos dados armazenados.

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Prova Final - Pytho - Nota 10

RESTRICTED

Graduate

Universidade Estácio de Sá

joao paulo

Outros

Tecnologia da Informação

Tecnologia da Informação é uma disciplina que aborda o uso de tecnologias para gerenciar e processar informações. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre redes de computadores, sistemas operacionais, banco de dados, programação, segurança da informação, entre outros temas. A disciplina é importante para profissionais da área de tecnologia, que precisam entender as ferramentas e técnicas para desenvolver soluções tecnológicas eficientes e seguras. O conhecimento em Tecnologia da Informação é fundamental para profissionais de diversas áreas, que utilizam a tecnologia para otimizar processos e aumentar a produtividade.

Other

Em relação às redes de Internet das coisas, selecione a opção correta que relaciona os dispositivos entre si.
São um relacionamento máquina a máqui...

Em relação às redes de Internet das coisas, selecione a opção correta que relaciona os dispositivos entre si.
São um relacionamento máquina a máquina
São um conjunto de sinais
É uma conexão rede a rede
São redes locais
São interconectados entre si

General Studies

Praticando Para Aprender: Compartilhando exercícios práticos para auxiliar no aprendizado de diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos aprender mais através da prática!

Praticando Para Aprender

Modelagem de Dados

A disciplina de Modelagem de Dados é fundamental para profissionais da área de tecnologia da informação que trabalham com bancos de dados. Durante as aulas, os alunos aprendem a representar as informações de uma organização em um modelo de dados, que pode ser implementado em um banco de dados relacional ou não relacional. A disciplina aborda conceitos como entidades, atributos, relacionamentos, chaves primárias e estrangeiras, normalização e modelagem dimensional. O conhecimento em Modelagem de Dados é essencial para projetar e implementar bancos de dados eficientes e escaláveis, que atendam às necessidades de uma organização.

O data lake é composto por camadas e níveis. Selecione a opção correta a respeito da camada responsável por fazer a marcação dos dados do Data Lake...

O data lake é composto por camadas e níveis. Selecione a opção correta a respeito da camada responsável por fazer a marcação dos dados do Data Lake.
Camada de Metadados
Camada de governança
Camada de segurança
Camada de gerenciamento do ciclo de vida da informação
Camada de gerenciamento de dados

Progresso com Exercícios: Compartilhando exercícios para auxiliar no progresso acadêmico e profissional em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos aprimorar nossos conhecimentos e alcançar o progresso através da prática e do estudo!

Progresso com Exercícios

O sistema de arquivos distribuídos do Hadoop, conhecido como HDFS, foi idealizado para trabalhar com grandes volumes de dados. Selecione a opção co...

O sistema de arquivos distribuídos do Hadoop, conhecido como HDFS, foi idealizado para trabalhar com grandes volumes de dados. Selecione a opção correta que apresenta o paradigma como o HDFS funciona.
Centralizado e centralizado.
Distribuído e centralizado.
Distribuído e distribuído.
Centralizado e distribuído.
Mestre e escravo.

Desafios para Aprender: Compartilhando desafios para auxiliar no aprendizado de diversas disciplinas do ensino superior, médio e pós-graduação. Vamos juntos superar esses desafios e aprimorar nossos conhecimentos!

Desafios para Aprender

Estrutura de Dados

Estrutura de Dados I é uma disciplina que aborda a organização e manipulação de dados em computadores. Durante o curso, os alunos aprendem sobre estruturas de dados fundamentais, como listas, pilhas e filas, e como implementá-las em diferentes linguagens de programação. A disciplina também aborda algoritmos de busca e ordenação, bem como técnicas de análise de complexidade. O conhecimento em Estrutura de Dados I é essencial para o desenvolvimento de programas eficientes e escaláveis, e é fundamental para estudantes de Ciência da Computação e áreas afins.

A escolha adequada de uma linguagem de programação é fundamental para a maximização dos resultados almejados. Nesse sentido, selecione a opção que ...

A escolha adequada de uma linguagem de programação é fundamental para a maximização dos resultados almejados. Nesse sentido, selecione a opção que contém a linguagem de programação mais adequada para desenvolver aplicações para o Spark.
R
Java
Scala
Python
Java Script

Questões para o Sucesso: Compartilhando questões para auxiliar no sucesso acadêmico e profissional em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos aprimorar nossos conhecimentos e alcançar o sucesso através da prática e do estudo!

Questões para o Sucesso

Compreender os conceitos e princípios do framework Apache Spark é fundamental para o cientista de dados. Selecione a opção correta que contém o com...

Compreender os conceitos e princípios do framework Apache Spark é fundamental para o cientista de dados. Selecione a opção correta que contém o componente do ecossistema Spark responsável por dar suporte para tratar fluxo de dados típicos de aplicações de tempo real.
Spark SQL
Spark Streaming
RDDs
Spark Core
Spark Hadoop

Exercícios Para o Aprendizado: Compartilhando exercícios para auxiliar no aprendizado e aprimoramento de habilidades em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos praticar e aprimorar nossos conhecimentos através desses exercícios desafiadores!

Exercícios Para o Aprendizado

A coleta e preparação dos dados para análise no Python são de extrema importância.
Os dados secundários são assim definidos devido:
O fato de terem...

A coleta e preparação dos dados para análise no Python são de extrema importância.
Os dados secundários são assim definidos devido:
O fato de terem sido obtidos a partir de terceiros.
O fato de virem de uma fonte alternativa não convencional.
O fato de ocuparem menos espaço de memória.
A sua baixa qualidade.
O fato de requererem muito mais pré-processamento.

Praticando Para o Saber: Compartilhando exercícios práticos para auxiliar no aprendizado e aprimoramento de habilidades em diversas áreas do conhecimento. Vamos juntos praticar e aprimorar nossos conhecimentos para alcançar o saber!

Praticando Para o Saber

O boom da IA se deve ao surgimento de novas tecnologias e dispositivos que por estarem sempre conectados produzem uma quantidade enorme de dados. E...

O boom da IA se deve ao surgimento de novas tecnologias e dispositivos que por estarem sempre conectados produzem uma quantidade enorme de dados. Estes dados que alimentam os modelos de aprendizado de máquina também são conhecidos como:
Big Data.
Informações.
Conhecimento.
Dados Faltantes.
Observações.

Os modelos simbólicos são aqueles que:  	 Se baseiam estritamente em dados e inferências estatísticas em cima deles  	 São aqueles que lidam apenas...

Os modelos simbólicos são aqueles que:  	 Se baseiam estritamente em dados e inferências estatísticas em cima deles  	 São aqueles que lidam apenas com problemas numéricos  	 Se baseiam em táticas de agrupamento por similaridade  	 São aqueles que só lidam com problemas categóricos  	 Se baseiam em lógica e regras de inferência para aprender e raciocinar

Prova Final - Pytho - Nota 10

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