A Engenharia de Dados é uma disciplina essencial no mundo da tecnologia, focada no projeto, construção e manutenção de sistemas que permitem a coleta, armazenamento, processamento e análise de grandes volumes de dados. Profissionais nessa área atuam como arquitetos de dados, garantindo que informações sejam acessíveis, seguras e de alta qualidade para suportar decisões baseadas em dados.
No cerne da Engenharia de Dados estão processos como ETL (Extract, Transform, Load), que envolvem extrair dados de diversas fontes, transformá-los para torná-los úteis e carregá-los em bancos de dados ou armazéns de dados. Tecnologias como Apache Hadoop, Spark, Kafka e ferramentas de nuvem (como AWS, Google Cloud e Azure) são amplamente utilizadas para lidar com big data, streaming em tempo real e integração de dados.
A importância dessa área cresceu exponencialmente com o aumento da geração de dados por dispositivos IoT, redes sociais e transações comerciais. Engenheiros de dados não apenas constroem pipelines robustos, mas também otimizam o desempenho, garantem escalabilidade e lidam com desafios como privacidade e conformidade regulatória, como o GDPR.
Em resumo, a Engenharia de Dados é o alicerce para a análise de dados e inteligência artificial, permitindo que organizações extraiam insights valiosos e impulsionem inovações. Com a crescente demanda por profissionais qualificados, essa área oferece oportunidades promissoras para quem busca combinar programação, análise e resolução de problemas complexos.
Visão geral do artigo
- Parte 1: Onlinexammaker – gerar e compartilhar questionário de engenharia de dados com ai automaticamente
- Parte 2: 15 Questões de engenharia de dados Perguntas e respostas
- Parte 3: Onlinexammaker AI Gerador de perguntas: gerar perguntas para qualquer tópico
Parte 1: Onlinexammaker – Gere e compartilhe o teste de engenharia de dados com AI automaticamente
A maneira mais rápida de avaliar o conhecimento de engenharia de dados dos candidatos é usar uma plataforma de avaliação de IA como o Onlinexammaker. Com o gerador de perguntas da AI onlinexamã, você pode inserir conteúdo-como texto, documentos ou tópicos-e depois gerar perguntas automaticamente em vários formatos (por exemplo, resposta múltipla, verdadeira/falsa, resposta curta). Sua grade do exame de IA pode classificar automaticamente o exame e gerar relatórios perspicazes depois que seu candidato enviar a avaliação.
O que você vai gostar:
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Gere perguntas automaticamente usando IA
Parte 2: 15 Questões de engenharia de dados Perguntas e respostas
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Pergunta 1:
O que ETL significa no contexto de engenharia de dados?
Opções:
A. Extract, Transform, Load
B. Enter, Transfer, Log
C. Export, Transform, Link
D. Encode, Transfer, Load
Resposta correta: A
Explicação: ETL é um processo essencial para extrair dados de fontes variadas, transformá-los para atender a requisitos específicos e carregá-los em um destino como um data warehouse ou banco de dados.
Pergunta 2:
Qual é a principal diferença entre OLAP e OLTP?
Opções:
A. OLAP é para transações operacionais diárias, enquanto OLTP é para análise multidimensional.
B. OLAP é para análise de dados históricos, enquanto OLTP é para processamento de transações em tempo real.
C. Ambos são iguais e usados para o mesmo fim.
D. OLTP é para armazenamento de dados, enquanto OLAP é para consultas simples.
Resposta correta: B
Explicação: OLAP (Online Analytical Processing) é otimizado para consultas analíticas e análise de grandes conjuntos de dados históricos, enquanto OLTP (Online Transaction Processing) lida com transações operacionais cotidianas de alto volume e em tempo real.
Pergunta 3:
O que é um data warehouse?
Opções:
A. Um banco de dados para transações diárias.
B. Um repositório centralizado para dados analíticos, otimizado para consultas.
C. Um sistema para processamento de streaming em tempo real.
D. Um tipo de banco de dados NoSQL para grandes volumes de dados não estruturados.
Resposta correta: B
Explicação: Um data warehouse é projetado para armazenar dados de várias fontes em um formato estruturado, facilitando análises e relatórios, com foco em desempenho para consultas complexas.
Pergunta 4:
Qual ferramenta é mais comumente usada para processamento distribuído de grandes conjuntos de dados?
Opções:
A. Microsoft Excel
B. Apache Hadoop
C. SQLite
D. MySQL
Resposta correta: B
Explicação: Apache Hadoop é uma estrutura open-source projetada para armazenar e processar grandes volumes de dados distribuídos em clusters, utilizando o paradigma MapReduce para escalabilidade.
Pergunta 5:
O que é um data lake?
Opções:
A. Um armazém de dados estruturados otimizado para relatórios.
B. Um repositório para armazenar dados brutos em seu formato original, de várias fontes.
C. Um banco de dados relacional para transações.
D. Um sistema de streaming para dados em tempo real.
Resposta correta: B
Explicação: Um data lake permite o armazenamento de dados não estruturados, semiestruturados e estruturados, facilitando análises futuras sem a necessidade de transformação imediata.
Pergunta 6:
Qual é o papel principal do Apache Spark na engenharia de dados?
Opções:
A. Gerenciar redes de computadores.
B. Processar dados em tempo real e em lote com alta velocidade.
C. Criar interfaces de usuário para bancos de dados.
D. Armazenar dados em formato relacional.
Resposta correta: B
Explicação: Apache Spark é uma plataforma de processamento de dados que permite operações rápidas em grandes conjuntos de dados, suportando tanto processamento em lote quanto streaming.
Pergunta 7:
O que é uma chave primária em um banco de dados relacional?
Opções:
A. Um campo que armazena dados duplicados.
B. Um atributo único que identifica cada registro em uma tabela.
C. Um índice para consultas lentas.
D. Um tipo de relação entre tabelas.
Resposta correta: B
Explicação: A chave primária garante a unicidade de cada linha em uma tabela, facilitando a integridade referencial e a eficiência nas consultas e junções.
Pergunta 8:
Qual é a diferença entre batch processing e streaming processing?
Opções:
A. Batch processing é em tempo real, enquanto streaming é processado em lotes.
B. Batch processing lida com dados em lotes agendados, enquanto streaming processa dados continuamente à medida que chegam.
C. Ambos são idênticos e usados para o mesmo tipo de dado.
D. Streaming é para dados pequenos, e batch para dados grandes.
Resposta correta: B
Explicação: Batch processing executa tarefas em intervalos programados com grandes volumes de dados, enquanto streaming processing analisa dados em tempo real, como em fluxos contínuos de IoT ou redes sociais.
Pergunta 9:
O que é o conceito de “Big Data” definido pelos 3 Vs?
Opções:
A. Volume, Velocidade, Variedade
B. Valor, Veracidade, Visualização
C. Volume, Veracidade, Velocidade
D. Variedade, Valor, Volume
Resposta correta: A
Explicação: Os 3 Vs – Volume (quantidade de dados), Velocidade (taxa de geração) e Variedade (tipos de dados) – descrevem as características principais dos conjuntos de dados massivos que exigem ferramentas especializadas.
Pergunta 10:
Qual é o propósito principal de uma ferramenta como Apache Kafka?
Opções:
A. Armazenar dados em bancos relacionais.
B. Gerenciar fluxos de dados em tempo real e distribuídos.
C. Criar relatórios visuais.
D. Executar consultas SQL complexas.
Resposta correta: B
Explicação: Apache Kafka é uma plataforma de streaming que permite a publicação, assinatura e processamento de fluxos de registros em tempo real, ideal para aplicações de IoT e análise em tempo real.
Pergunta 11:
O que é normalização em bancos de dados?
Opções:
A. Aumentar a redundância de dados para maior velocidade.
B. Organizar dados para reduzir redundância e melhorar a integridade.
C. Combinar tabelas sem critérios.
D. Armazenar dados em formato não estruturado.
Resposta correta: B
Explicação: A normalização envolve dividir dados em tabelas relacionadas para eliminar duplicatas e inconsistências, seguindo formas normais para um design eficiente.
Pergunta 12:
Qual é a principal vantagem de usar um banco de dados NoSQL?
Opções:
A. Suportar apenas dados estruturados.
B. Oferecer flexibilidade para dados não estruturados e escalabilidade horizontal.
C. Ser mais lento para consultas complexas.
D. Requerer esquemas rígidos.
Resposta correta: B
Explicação: Bancos de dados NoSQL, como MongoDB ou Cassandra, são projetados para lidar com dados variados e escalar facilmente, sem a necessidade de um esquema fixo como nos bancos relacionais.
Pergunta 13:
O que é um pipeline de dados?
Opções:
A. Um relatório visual de dados.
B. Um processo automatizado para extrair, transformar e carregar dados.
C. Um banco de dados físico.
D. Um sistema de backup.
Resposta correta: B
Explicação: Um pipeline de dados é uma sequência de etapas que move dados de fontes para destinos, aplicando transformações para garantir qualidade e usabilidade.
Pergunta 14:
Qual ferramenta é comumente usada para orquestração de pipelines de dados?
Opções:
A. Apache Airflow
B. Microsoft Word
C. Python Interpreter
D. Adobe Photoshop
Resposta correta: A
Explicação: Apache Airflow é uma plataforma open-source para definir, agendar e monitorar fluxos de trabalho complexos, facilitando a automação de pipelines de dados.
Pergunta 15:
O que é governança de dados?
Opções:
A. Apenas o armazenamento de dados.
B. Um conjunto de políticas para gerenciar a qualidade, segurança e conformidade dos dados.
C. Um processo de análise em tempo real.
D. A criação de visualizações.
Resposta correta: B
Explicação: A governança de dados envolve regras e processos para garantir que os dados sejam precisos, acessíveis, seguros e conformes com regulamentos, promovendo o uso responsável.
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Parte 3: Onlinexammaker AI Gerador de perguntas: gerar perguntas para qualquer tópico
Gere perguntas automaticamente usando IA