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Tecnologia da Informação

Colégio Objetivo

A velocidade dos 5Vs que descrevem a importância dos dados na área de Big Data está associada a qual aspecto?

a) Volume dos dados.
b) Formato dos dados.
c) Velocidade dos dados.
d) Veracidade dos dados.
e) Valor dos dados.

Estudando com Questões

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AVALIAÇÃO II ESTUDOS _VIX

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A velocidade dos 5Vs que descrevem a importância dos dados na área de Big Data está associada ao aspecto c) Velocidade dos dados.

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Quais são os profissionais que, normalmente, criam e integram as estruturas de armazenamento, em especial os Data Lakes?

a) Cientistas de dados.
b) Analistas de negócios.
c) Desenvolvedores de software.
d) Gerentes de projetos.
e) Engenheiros de dados.

Complete a seguinte sentença com o termo mais adequado, com relação ao armazenamento em Big Data: “____________ é o local ideal para os dados principais de uma empresa”.

a) Data Hub.
b) Data Lake.
c) Data Warehouse.
d) Data Mart.
e) Data Mining.

Qual é a ordem correta de construção do conhecimento na área de Big Data?

a) Dado, informação e conhecimento.
b) Conhecimento, informação e dado.
c) Informação, dado e conhecimento.
d) Conhecimento, dado e informação.
e) Informação, conhecimento e dado.

Complete a seguinte sentença com o termo mais adequado, com relação ao armazenamento em Big Data: “_____________ é um repositório central de dados integrados e estruturados, de duas ou mais fontes diferentes”.

a) Data Hub.
b) Data Lake.
c) Data Warehouse.
d) Data Mart.
e) Data Mining.

A variedade dos 5Vs que descrevem a importância dos dados na área de Big Data está associada a qual aspecto?

a) Volume dos dados.
b) Formato dos dados.
c) Velocidade dos dados.
d) Veracidade dos dados.
e) Valor dos dados.

As seguintes perguntas estão relacionadas a qual etapa de um projeto de Big Data?

• Quais atributos parecem irrelevantes e podem ser excluídos?
• Há dados suficientes para tirar conclusões generalizáveis ou fazer previsões precisas?
• Existem muitos atributos para o seu método analítico escolhido?

a) Coleta de dados.
b) Definição dos Requisitos Técnicos.
c) Análise de dados.
d) Implementação do projeto.
e) Avaliação dos resultados.

Quais são os tipos de armazenamento utilizados em Big Data?

a) Data Lakes, Data Hubs e Data Warehouses.
b) Data Lakes, Data Warehouses e Data Marts.
c) Data Warehouses, Data Marts e Data Mining.
d) Data Hubs, Data Warehouses e Data Mining.
e) Data Lakes, Data Hubs e Data Mining.

A escalabilidade de um projeto se refere a qual dos seguintes aspectos?

a) A capacidade de processamento dos dados.
b) A capacidade de armazenamento dos dados.
c) A capacidade de suportar os casos de uso futuros.
d) A capacidade de gerar valor a partir dos dados.
e) A capacidade de garantir a segurança dos dados.

As seguintes perguntas estão relacionadas a qual etapa de um projeto de Big Data?

• Qual é o objetivo do projeto?
• Em que direção o negócio está indo?
• Quais são os obstáculos para chegar lá?

a) Coleta de dados.
b) Definição dos Requisitos Técnicos.
c) Definição do Business Case.
d) Implementação do projeto.
e) Avaliação dos resultados.

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Quais são os profissionais que, normalmente, criam e integram as estruturas de armazenamento, em especial os Data Lakes?a) Cientistas de dados.b) Analistas de negócios.c) Desenvolvedores de software.d) Gerentes de projetos.e) Engenheiros de dados.

Complete a seguinte sentença com o termo mais adequado, com relação ao armazenamento em Big Data: “____________ é o local ideal para os dados principais de uma empresa”.a) Data Hub.b) Data Lake.c) Data Warehouse.d) Data Mart.e) Data Mining.

Qual é a ordem correta de construção do conhecimento na área de Big Data?a) Dado, informação e conhecimento.b) Conhecimento, informação e dado.c) Informação, dado e conhecimento.d) Conhecimento, dado e informação.e) Informação, conhecimento e dado.

Complete a seguinte sentença com o termo mais adequado, com relação ao armazenamento em Big Data: “_____________ é um repositório central de dados integrados e estruturados, de duas ou mais fontes diferentes”.a) Data Hub.b) Data Lake.c) Data Warehouse.d) Data Mart.e) Data Mining.

A variedade dos 5Vs que descrevem a importância dos dados na área de Big Data está associada a qual aspecto?a) Volume dos dados.b) Formato dos dados.c) Velocidade dos dados.d) Veracidade dos dados.e) Valor dos dados.

Quais são os tipos de armazenamento utilizados em Big Data?a) Data Lakes, Data Hubs e Data Warehouses.b) Data Lakes, Data Warehouses e Data Marts.c) Data Warehouses, Data Marts e Data Mining.d) Data Hubs, Data Warehouses e Data Mining.e) Data Lakes, Data Hubs e Data Mining.

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Quais são os profissionais que, normalmente, criam e integram as estruturas de armazenamento, em especial os Data Lakes?

a) Cientistas de dados.
b) Analistas de negócios.
c) Desenvolvedores de software.
d) Gerentes de projetos.
e) Engenheiros de dados.

Complete a seguinte sentença com o termo mais adequado, com relação ao armazenamento em Big Data: “____________ é o local ideal para os dados principais de uma empresa”.

a) Data Hub.
b) Data Lake.
c) Data Warehouse.
d) Data Mart.
e) Data Mining.

Qual é a ordem correta de construção do conhecimento na área de Big Data?

a) Dado, informação e conhecimento.
b) Conhecimento, informação e dado.
c) Informação, dado e conhecimento.
d) Conhecimento, dado e informação.
e) Informação, conhecimento e dado.

Complete a seguinte sentença com o termo mais adequado, com relação ao armazenamento em Big Data: “_____________ é um repositório central de dados integrados e estruturados, de duas ou mais fontes diferentes”.

a) Data Hub.
b) Data Lake.
c) Data Warehouse.
d) Data Mart.
e) Data Mining.

A variedade dos 5Vs que descrevem a importância dos dados na área de Big Data está associada a qual aspecto?

a) Volume dos dados.
b) Formato dos dados.
c) Velocidade dos dados.
d) Veracidade dos dados.
e) Valor dos dados.

Quais são os tipos de armazenamento utilizados em Big Data?

a) Data Lakes, Data Hubs e Data Warehouses.
b) Data Lakes, Data Warehouses e Data Marts.
c) Data Warehouses, Data Marts e Data Mining.
d) Data Hubs, Data Warehouses e Data Mining.
e) Data Lakes, Data Hubs e Data Mining.