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O tipo de Banco de Dados NoSQL, não relacional, que armazena tais informações, utilizando estruturas de vértices e arestas, com propriedades associadas, é o:
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Questões para Estudantes

há 7 meses

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O tipo de Banco de Dados NoSQL que armazena informações utilizando estruturas de vértices e arestas, com propriedades associadas, é o Grafo. Esse tipo de banco de dados é ideal para representar e consultar relacionamentos complexos entre dados.

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A respeito das aplicações de fluxos de dados, selecione a opção correta.
Serviços de compras online
Reapresentação de programas de televisão.
Transações bancárias, como o serviço de PIX.
Serviços sob demanda, como serviços de filme online.
Serviço de correio eletrônico

Selecione a opção correta que contém a principal plataforma de tecnologia de nuvem que é usada como referência para as outras plataformas. Microsft Azure Google Cloud Oracle Cloud Amazon AWS IBM Cloud

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

Selecione a opção correta a respeito do nível do Data Lake responsável por fornecer dados para a análise de negócios.
Nível de gerenciamento
Nível de consumo
Nível de Metadados
Nível de governança
Nível de admissão

Observe o trecho de código abaixo
import numpy as np from pyspark import SparkContext spark_contexto = SparkContext() a = np.array([1, 5, 1, 6, 4, 7, 7]) teste = spark_contexto.parallelize(a) Selecione a opção correta a respeito dele.
A utilização do SparkContext é opcional.
A linha "spark_contexto.parallelize(a)" aplica a técnica MapReduce para processar o vetor "a".
A execução do trecho de código vai gerar um erro.
A variável "teste" corresponde a um RDD.
O objetivo do trecho de código é contar a quantidade de ocorrências dos valores do vetor "a".

O paradigma MapReduce é uma estratégia de computação com capacidade de processar grandes conjuntos de dados de maneira distribuída em várias máquinas.
Em relação à técnica MapReduce, selecione a opção que é responsável por consolidar os resultados produzidos ao longo do processamento.
Redução
Agregação
Processamento
Separação
Mapeamento

Dado que Felipe quer fazer a junção entre dois conjuntos de dados e escreveu o seguinte código: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'lkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'value': [1, 2, 3, 5]}) df2 = pd.DataFrame({'rkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'value': [5, 6, 7, 8]}) df1.merge(df2, left_on='lkey', right_on='rkey')
Qual destas alternativas descreve as saídas do código?
I ¿ O conjunto resultante terá colunas lkey, value_x, rkey, value_y
II ¿ O código não executará, pois Filipe não definiu os sufixos de coluna
III ¿ O resultado do código em questão retornará um pd.Series juntando os conjuntos pela lkey e rkey.
Apenas as opções II e III estão corretas.
Apenas a opção I está correta.
Apenas as opções I e III estão corretas.
Apenas a opção II está correta.
Apenas a opção III está correta.

No mundo de Big Data, temos dados os mais variados possíveis, e sua classificação é fundamental para um cientista de dados.
As notas que compõem o histórico escolar de um aluno são classificadas como que tipo de dados?
Temporais
Atemporais
Numéricos
Semi-Estruturados
Categóricos

Dentre as inúmeras bibliotecas da linguagem Python qual destas é a que abstrai conceitos de engenharia de aprendizado de máquina e implementa modelos de ML?
Numpy
Pandas
BeautifulSoup
Scikit-Learn
OS

Qual o processo irmão do KDD que é utilizado comumente no âmbito industrial?
SIGM.
SIGKDD.
CRISP-DM.
KDD-DM.
KDM.

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