Grátis: Qual é a principal diferença entre "Data Warehouse" e "Data Lake"? a) Data Warehouse armazena dados não estruturados, enquanto Data Lake armazena d... – Questões Respondidas

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Qual é a principal diferença entre "Data Warehouse" e "Data Lake"?
a) Data Warehouse armazena dados não estruturados, enquanto Data Lake armazena dados estruturados.
b) Data Warehouse é usado para dados em tempo real, enquanto Data Lake é para dados históricos.
c) Data Warehouse organiza e estrutura os dados para análise, enquanto Data Lake armazena dados brutos e não estruturados.
d) Não há diferença entre os dois.

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Vamos analisar as opções para entender a principal diferença entre "Data Warehouse" e "Data Lake": a) Data Warehouse armazena dados não estruturados, enquanto Data Lake armazena dados estruturados. - Esta afirmação está incorreta, pois o Data Warehouse armazena dados estruturados, enquanto o Data Lake pode armazenar dados não estruturados. b) Data Warehouse é usado para dados em tempo real, enquanto Data Lake é para dados históricos. - Isso não é preciso, pois o Data Warehouse é mais focado em dados históricos e análises, enquanto o Data Lake pode lidar com dados em tempo real. c) Data Warehouse organiza e estrutura os dados para análise, enquanto Data Lake armazena dados brutos e não estruturados. - Esta afirmação está correta. O Data Warehouse é projetado para análise de dados organizados, enquanto o Data Lake armazena dados em seu formato bruto, sem estrutura definida. d) Não há diferença entre os dois. - Esta afirmação é falsa, pois existem diferenças claras entre um Data Warehouse e um Data Lake. Portanto, a alternativa correta é: c) Data Warehouse organiza e estrutura os dados para análise, enquanto Data Lake armazena dados brutos e não estruturados.

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O que é Engenharia de Dados?
a) O processo de análise e visualização de dados para suportar a tomada de decisões.
b) A prática de coletar, processar e armazenar dados de forma eficiente para análise.
c) A criação de algoritmos de aprendizado de máquina para prever tendências.
d) A visualização de dados de forma interativa para os usuários finais.

Qual é o papel de um engenheiro de dados?
a) Realizar análise estatística de dados e desenvolver modelos preditivos.
b) Criar e gerenciar a infraestrutura necessária para armazenar e processar dados em larga escala.
c) Desenvolver dashboards interativos para visualização de dados.
d) Analisar o comportamento dos clientes e otimizar campanhas de marketing.

O que é um "Data Warehouse" (Armazém de Dados)?
a) Um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional.
b) Um repositório centralizado que coleta dados de diferentes fontes para análise e relatórios.
c) Uma ferramenta para limpar dados e transformá-los em formatos prontos para análise.
d) Um tipo de software de visualização de dados.

O que significa "ETL" em Engenharia de Dados?
a) Extração, Transformação e Limpeza de Dados.
b) Extração, Transformação e Carregamento de Dados.
c) Extração, Treinamento e Log de Dados.
d) Extração, Transferência e Linguagem de Dados.

O que é um "Data Lake"?
a) Um banco de dados altamente estruturado para armazenar dados em tempo real.
b) Um repositório centralizado que armazena grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
c) Uma plataforma para visualização de dados complexos.
d) Uma técnica para melhorar o desempenho de consultas em bancos de dados.

O que é "Data Modeling" em Engenharia de Dados?
a) A criação de gráficos e tabelas para visualização de dados.
b) A definição da estrutura e organização dos dados em bancos de dados para suportar o processo de análise.
c) O processo de treinamento de modelos preditivos com dados.
d) A técnica para transformar dados não estruturados em estruturados.

O que é um "Data Pipeline"?
a) Uma ferramenta para visualizar dados em tempo real.
b) Uma sequência de processos automatizados que movem e transformam dados de um ponto a outro.
c) Um sistema para armazenar dados temporariamente.
d) Um processo de backup de dados para recuperação em caso de falhas.

O que é "NoSQL" em Engenharia de Dados?
a) Um tipo de banco de dados relacional.
b) Um tipo de banco de dados não relacional, projetado para lidar com grandes volumes de dados não estruturados.
c) Uma técnica de modelagem de dados.
d) Uma ferramenta de visualização de dados.

Qual é o propósito da "normalização de dados" em bancos de dados relacionais?
a) Armazenar dados em múltiplos formatos.
b) Melhorar a eficiência de leitura e escrita de dados no banco.
c) Eliminar redundância de dados e organizar informações em tabelas relacionadas.
d) Alterar a estrutura dos dados para se adaptar a diferentes sistemas.