Questões Concurso BDMG

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Listagem de Questões Concurso BDMG

#Questão 1083523 - Banco de Dados, Data Mining, CESPE / CEBRASPE, 2025, BDMG, Analista de Desenvolvimento - Sistemas, Arquitetura e Solução de Dados

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

As bibliotecas NumPy, Pandas, SciPy e Statsmodels são frequentemente usadas para manipulação e análise de dados em Python, enquanto Matplotlib, Seaborn e Plotly são amplamente utilizadas para visualização de dados, permitindo a criação de gráficos e plots interativos.

#Questão 1083524 - Banco de Dados, Modelagem de dados, CESPE / CEBRASPE, 2025, BDMG, Analista de Desenvolvimento - Sistemas, Arquitetura e Solução de Dados

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

Na terceira forma normal (3FN), a existência de dependência transitiva entre atributos não chave é permitida desde que os atributos estejam em tabelas diferentes.

#Questão 1083525 - Banco de Dados, SQL, CESPE / CEBRASPE, 2025, BDMG, Analista de Desenvolvimento - Sistemas, Arquitetura e Solução de Dados

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

Índices em colunas frequentemente usadas em cláusulas WHERE podem melhorar significativamente a performance de consultas SQL em bancos de dados relacionais. 

#Questão 1083526 - Banco de Dados, Banco de Dados Multidimensionais, CESPE / CEBRASPE, 2025, BDMG, Analista de Desenvolvimento - Sistemas, Arquitetura e Solução de Dados

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

O OLAP (online analytical processing) é utilizado principalmente para transações de alta velocidade e alto volume de dados operacionais. 

#Questão 1083527 - Banco de Dados, SQL, CESPE / CEBRASPE, 2025, BDMG, Analista de Desenvolvimento - Sistemas, Arquitetura e Solução de Dados

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

Bancos de dados NoSQL, como MongoDB, são projetados para lidar com grandes volumes de dados não estruturados e são altamente escaláveis horizontalmente, enquanto bancos de dados SQL, como MySQL, são mais adequados para dados estruturados, suportando transações ACID.

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