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Julgue o seguinte item, a respeito de big data.A análise de regressão em mineração de dados tem como objetivos a sum...

Q848173 • Informática • Big Data • CESPE CEBRASPE • Cientista de Dados • 2020

Julgue o seguinte item, a respeito de big data.

A análise de regressão em mineração de dados tem como objetivos a sumariação, a predição, o controle e a estimação.

a) Certo
b) Errado

Analisando...

Questões sobre Big Data

1

Q1102049 • Banco de Dados • Big Data • CESPE CEBRASPE • TCE RN • Especialidade Tecnologia da Informação • 2026
Em arquiteturas de dados que seguem o padrão de medallion architecture, a ingestão de dados provenientes de sistemas transacionais é frequentemente realizada de forma incremental para minimizar o impacto nos bancos de produção. Uma das abordagens comuns utiliza ferramentas de CDC (change data capture) acopladas a sistemas de mensageria para alimentar um data lake ou cloud data warehouse. A esse respeito, julgue o item a seguir.

No contexto de arquiteturas de dados modernas para auditoria e inteligência, a implementação de CDC integrada a um modelo ELT permite que os eventos de alteração de dados (DML) sejam ingeridos e persistidos no repositório central em seus formatos semiestruturados originais.
- a) Certo
- b) Errado
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2

Q1102048 • Banco de Dados • Big Data • CESPE CEBRASPE • TCE RN • Especialidade Tecnologia da Informação • 2026
A respeito de dados estruturados e não estruturados, de banco de dados NoSQL, de modelagem e normalização de dados e deBig Data, julgue o item a seguir.
Sabendo-se que, no contexto da implementação de uma arquitetura de Big Data, o uso de um data lake distribuído para o armazenamento de dados brutos favorece a escalabilidade horizontal e a flexibilidade de esquemas, a adoção de formatos de arquivo colunares, como o Apache Parquet, é uma prática recomendada para otimizar a performance de leitura e reduzir o consumo de armazenamento por meio de técnicas de compressão e codificação eficientes.
- a) Certo
- b) Errado
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3

Q1097478 • Banco de Dados • Big Data • CESPE CEBRASPE • Câmara dos Deputados • Especialidade Policial Legislativo Federal • 2026
No que se refere a Big Data, julgue o seguinte item.

Value, pilar fundamental do Big Data, está relacionado à qualidade, à confiabilidade e à precisão dos dados, assim como à garantia de que esses dados não se tornem ruído.
- a) Certo
- b) Errado
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4

Q1069624 • Banco de Dados • Big Data • CESPE CEBRASPE • SEFAZ SE • Auditor Técnico de Tributos tarde • 2022
Com relação a noções de big data, julgue os itens que se seguem.

I Como qualquer tecnologia, soluções de big data também apresentam algumas restrições. Por exemplo, elas não podem ser utilizadas na área da saúde para determinar a causa de uma doença, porque esse é um procedimento complexo que somente pode ser executado por pessoas devidamente capacitadas — nesse caso, os médicos.

II Big data é qualquer tipo de fonte de dados que possui, no mínimo, as seguintes três características: volume de dados extremamente grande; velocidade de dados extremamente alta; e variedade de dados extremamente ampla.

III Para que as organizações obtenham os conhecimentos corretos, a tecnologia big data não permite que elas executem as operações de armazenar e administrar as grandes quantidades de dados de si próprias.

IV Big data é uma combinação de tecnologias de gestão de dados que evoluíram ao longo dos anos, razão por que não é considerado um mercado único.

Estão certos apenas os itens
- a) I e III.
- b) I e IV.
- c) II e IV.
- d) II e V.
- e) III e V.
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5

Q1063775 • Banco de Dados • Big Data • FGV • CVM • Manhã • 2024
Maria, analista de mercado da CVM, precisa analisar milhares de negociações financeiras para obter insights e tomar decisões ao longo do dia. Maria apresentou a demanda para Tiago, o arquiteto de big data da CVM.
Para processar as negociações financeiras como uma sequência de eventos no tempo, agrupando e filtrando os dados à medida que são capturados, o componente da arquitetura de big data que Tiago deve desenvolver é o:
- a) Orquestrator;
- b) Batch Processor;
- c) Analytical Data Store;
- d) Streaming Processor;
- e) Real-timing Message Ingestion.
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6

Q1061785 • Banco de Dados • Big Data • CESPE CEBRASPE • Polícia Federal • Área 1 Contábil Financeira • 2025
Acerca de segurança da informação, bancos de dados e aprendizado de máquina, julgue o próximo item.
Em geral, projetos de Big Data caracterizam-se por cinco diferentes atributos: valor, variedade, velocidade, veracidade e volume.
- a) Certo
- b) Errado
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7

Q1060322 • Banco de Dados • Big Data • FGV • TCE PA • Ciência de Dados • 2024
A eficiência no armazenamento de dados é crucial para muitas organizações. Tecnologias como Amazon S3, CEPH e HDFS apresentam soluções adequadas a diferentes necessidades.
Sobre esses modelos de armazenamento, avalie as afirmativas a seguir.
I. O Amazon Simple Storage Service utiliza um sistema de arquivos distribuídos, o que proporciona uma escalabilidade praticamente ilimitada. II. O modelo CEPH é indicado para organizações que lidam com dados altamente sensíveis, como informações financeiras, jurídicas ou dados governamentais. III. Dividir arquivos grandes em blocos de tamanho fixo aumenta a eficiência do HDFS no processamento de grandes volumes de dados, ou Big Data.
Está correto o que se afirma em
- a) I, apenas.
- b) I e II, apenas.
- c) III, apenas.
- d) II e III, apenas.
- e) I, II e III.
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8

Q1060001 • Banco de Dados • Big Data • FGV • MF • manhã • 2024
No contexto de análise de dados numéricos em aplicações de Big Data, há casos em que é necessário lidar com a identificação/isolamento de outliers. Uma das técnicas utilizadas nesses casos é baseada na fórmula a seguir.
Z = (x – µ) / σ
Na fórmula, “Z” é um fator (ou escore) que permite estabelecer se o valor numérico “x” deve ser considerado um outlier ou não.
Os símbolos “µ” e “σ” empregados na fórmula significam respectivamente:
- a) desvio padrão; quantidade de valores avaliados.
- b) média aritmética; variância.
- c) mediana; quantidade de valores avaliados.
- d) média aritmética; desvio padrão.
- e) variância; desvio padrão.
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9

Q1050604 • Banco de Dados • Big Data • FGV • TCE PA • Ciência de Dados • 2024
O conceito de Big Data engloba não apenas o volume de dados, mas também a variedade e a velocidade com que são produzidos os chamados 3Vs, os principais desafios ou dimensões do Big Data.
Posteriormente, de acordo com o DAMA-DBOK, aos 3Vs iniciais foram adicionados outros 3Vs aos principais desafios ou dimensões do Big Data. São eles:
- a) veracidade, visualização e valor.
- b) valor, validade e visão.
- c) volatilidade, veracidade e validade.
- d) viscosidade, volatilidade e veracidade.
- e) validade, volatilidade e verossimilhança.
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10

Q1050440 • Banco de Dados • Big Data • FGV • TCE PA • Administrador de Banco de Dados • 2024
A arquitetura a seguir que mais se assemelha ao conceito de Big Data é
- a) data mining.
- b) data warehouse.
- c) data lakehouse.
- d) data mart.
- e) data lake.
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