Questões de Concurso Comentadas sobre banco de dados em banco de dados

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Q2526715 Banco de Dados
O modelo hierárquico de bancos de dados é formado por registros do tipo raiz e do tipo folha, sendo correto afirmar que, em um modelo hierárquico,
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Q2524565 Banco de Dados
Dados abertos são informações digitais disponibilizadas ao público sem restrições de uso, geralmente sob formatos acessíveis e licenças que permitem sua livre utilização, redistribuição e modificação. O chamado Sistema de 5 Estrelas classifica por meio de estrelas o grau de abertura dos dados.
O nível três estrelas é caracterizado por sua disponibilidade na internet
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Q2524564 Banco de Dados
Os modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental na análise e interpretação de dados em uma variedade de domínios.
Uma característica dos modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados é que modelos supervisionados
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Q2518856 Banco de Dados
A aplicação JUNTAWeb usa um banco de dados NoSQL para armazenar as relações entre documentos de interesse, tais como: legislações federais e estaduais, normas de comitês internacionais, normas internas e procedimentos de nível operacional, juntamente com seus conjuntos de metadados. O JUNTAWeb possibilita que seus usuários tenham ampla rastreabilidade do ciclo de vida e das relações entre os documentos de interesse.

Considerando a necessidade de rastreabilidade entre os documentos de interesse, a estrutura do banco de dados NoSQL, aderente à demanda, deve estar baseada em: 
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Q2518851 Banco de Dados
Anualmente, a Comissão de Valores Mobiliários (CVM) efetua a contratação da empresa X para executar uma auditoria em sua base de dados, de forma a manter a segurança e conformidade. Entretanto, a CVM efetuou a contratação da empresa Y apenas seis meses após a última auditoria. Essa empresa terá uma abordagem mais direcionada, concentrando-se em áreas críticas do banco de dados.

Logo, a empresa Y deverá assinar com a CVM um contrato de execução de uma auditoria do tipo:
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Q2518850 Banco de Dados
Karen está atuando junto à Comissão de Valores Mobiliários (CVM) para a melhoria da performance das consultas aos bancos de dados. Após algumas verificações, ela chegou à conclusão de que o banco deveria executar sua indexação das linhas de uma tabela com base no resultado da chamada de alguma função especificada sobre os valores das linhas, em vez de indexar com base nos valores em si.

Isso significa que os índices criados por Karen deverão ser índices:
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Q2518849 Banco de Dados
Lara trabalha em uma empresa aérea e todos os dias, às 17:00, é gerado por ela um relatório com o número total de reservas em todos os voos de sua companhia. Porém, ao apresentar o relatório ao seu encarregado, ela vem notando que o número total tem mostrado inconsistências. O relatório calculava incorretamente a quantidade de reservas, pois pegava alguns dados de antes do cálculo do número total e outros de depois desse cálculo.
Lara pesquisou o problema na transação e o identificou como:
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Q2518848 Banco de Dados
João trabalha na filial de uma multinacional no Rio de Janeiro (GMT-3) e recebeu alguns relatórios da sede da empresa localizada na Califórnia (GMT-8). Durante a verificação, João identificou uma tabela com uma coluna que trazia informações de timestamp e timezone da sua filial e não da sede onde o relatório havia sido gerado. João entrou em contato com a sede para relatar o ocorrido, pois, se o relatório foi feito na Califórnia, deveria estar com as configurações de timestamp e timezone da sede. Entretanto, a sede da empresa informou que tabela anexada ao relatório teve seu campo definido como:
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Q2518316 Banco de Dados
Considere a lista de processos computacionais abaixo.

1. Integração do modelo não-linear para frente no tempo.
2. Integração do modelo não-linear para trás no tempo.
3. Integração do modelo adjunto para frente no tempo.
4. Integração do modelo adjunto para trás no tempo.
5. Integração do modelo tangente linear no loop interno.
6. Integração do modelo tangente linear no loop externo.

Assinale a opção que apresenta os processos realizados em assimilação de dados 4DVAR incremental, com restrição forte, na sequência correta de execução.
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Q2518311 Banco de Dados
A integração de técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina com assimilação de dados pode aumentar a confiabilidade das previsões por introduzir modelos orientados a dados obtidos por meio de observações. A performance dos modelos de aprendizado de máquina pode ser medida por algumas métricas, como por exemplo a métrica Mean Absolute Error (MAE).

Considere um modelo de regressão usado para prever valores de uma variável, conforme a tabela a seguir. 

Imagem associada para resolução da questão


O MAE para o conjunto de dados representado na tabela será
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Q2517658 Banco de Dados
As demandas de dados pelos analistas e cientistas de dados da CVM estão aumentando a cada dia. Para atendê-las com agilidade, é necessário obter dados de diversas fontes heterogêneas no seu formato original para posterior seleção e processamento sob demanda.

Para armazenar dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, deve-se implementar um(a):
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Q2517657 Banco de Dados
O dado no formato JSON – padrão utilizado para armazenar e transportar dados – deve ser de algum tipo.
O dado que representa o tipo de dado JSON Array é o:
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Q2517653 Banco de Dados
O analista Gabriel fez um levantamento das bases de dados existentes na CVM e percebeu que havia Data Marts distintos, criados para atender a requisitos analíticos específicos de cada Superintendência, como: Relações Institucionais, Auditoria e Registro de Valores Imobiliários. Cada Data Mart foi construído de forma independente, o que dificultava análises integradas para relacionar dados das diferentes Superintendências. Gabriel observou que havia várias dimensões em comum nos Data Marts. Para permitir análises integradas padronizando e compartilhando as dimensões em comum dos Data Marts da CVM, Gabriel implementou um(a):
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Q2517646 Banco de Dados
Documentos do Jupyter Notebook são salvos com a extensão .ipynb, mas internamente eles são documentos do tipo:
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Q2517641 Banco de Dados
Uma certa organização gostaria de compartilhar dados com um grupo de pesquisadores de uma universidade para a condução de um estudo sobre problemas ergonômicos nos seus escritórios. Entre os dados coletados, há informações sensíveis sobre seus funcionários; portanto, o responsável pela coleta decidiu anonimizar os dados. Isso foi feito removendo-se nomes e outros campos identificadores e adicionando-se um número identificador próprio a cada funcionário. Dessa forma, a identidade dos funcionários seria preservada. Após a verificação de uma amostra, o pesquisador responsável pelo estudo recomendou medidas que deveriam ser aplicadas antes que os dados pudessem ser aceitos para o estudo.

O problema que mais provavelmente motivou a recomendação do pesquisador e uma medida que pode mitigar esse problema são, respectivamente:
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Q2517637 Banco de Dados
Ao receber um conjunto de dados para elaborar um modelo preditivo, uma equipe de analistas de dados percebeu que havia uma quantidade significativa de dados faltantes em certos atributos. Foi então debatido o uso de duas técnicas para lidar com esse problema: (1) remoção de observações contendo dados ausentes e (2) “inputação” multivariável, sendo que apenas uma das duas seria aplicada.

Duas características do conjunto de dados que devem ser prioritariamente consideradas na escolha entre as duas técnicas são:
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Q2517636 Banco de Dados
Para ser utilizado em um modelo neural de regressão, um conjunto de dados precisa ser tratado de tal forma que todos os atributos de entrada sejam representados como um ou mais valores numéricos no intervalo [0, 1].

Os atributos de uma observação são: idade (inteiro >= 18), escolaridade (fundamental, médio, superior, pós-graduação), estado de residência (Acre, Alagoas, …, Tocantins, incluindo Distrito Federal) e local de trabalho (empresa, home office, misto).

O número mínimo de valores necessários para representar uma observação com os atributos acima descritos para o modelo de regressão, de forma que não ocorra perda de informação ordinal nem inserção de vieses nos dados, é:
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Q2517635 Banco de Dados
Visando a maximizar a eficiência de uma equipe de auditores fiscais, um sistema de classificação de documentação foi encomendado à equipe de ciência de dados, com o objetivo de decidir, com base nos documentos obtidos durante uma fiscalização, se um exame detalhado de documentação é ou não necessário.

Idealmente, o sistema permitiria aos auditores direcionar mais tempo às auditorias complexas e agilizar a análise dos casos mais simples, otimizando o custo de pessoal e equipamento especializado. Contudo, não examinar detalhadamente um caso complexo pode custar muito caro ao governo, a ponto de anular quaisquer ganhos obtidos usando o sistema com um pequeno número de erros.

Considerando esse cenário, e o fato de o sistema de classificação responder apenas “sim” ou “não” quanto à necessidade de exame detalhado, a métrica de classificação a ser maximizada pela equipe que irá implementar o sistema é:
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Q2517634 Banco de Dados
Uma equipe de analistas de dados preparou um modelo preditivo cuja entrada consiste em planilhas contendo uma matriz de valores reais entre 1 e 10. Tais planilhas são obtidas de um sistema externo à equipe. O modelo foi treinado com um conjunto de planilhas que foi coletado pelos analistas, de forma a obter uma amostra representativa dos dados a serem utilizados. A média e o desvio padrão de duas colunas importantes foram calculados do conjunto de treinamento, como uma forma simples de verificar a consistência da distribuição dos dados, sendo seus valores 4,89 e 3,08, respectivamente. O modelo obteve bons resultados durante sua etapa de testes, com uma precisão de 94%.

Ao iniciar a operação do modelo com planilhas atuais, entretanto, os analistas observaram que o modelo teve um desempenho muito inferior, com precisão de apenas 72%. Investigando as planilhas recebidas, obtiveram a média e o desvio padrão para as duas colunas importantes com valores 5,34 e 3,68, respectivamente.

A explicação mais adequada à situação descrita é:
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Q2517632 Banco de Dados
Flávia, responsável pelo setor de análise de dados de uma rede de concessionárias de carros, está realizando o pré-processamento dos dados dos clientes da rede. Entre os atributos do conjunto de dados, estão os CPFs dos clientes, o seu sexo e a quantidade de carros que eles já compraram na rede.

Esses três atributos podem ser classificados, respectivamente, como:
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Respostas
101: A
102: C
103: C
104: E
105: B
106: C
107: C
108: E
109: D
110: E
111: B
112: D
113: E
114: C
115: C
116: E
117: D
118: B
119: E
120: A