Questões de Concurso Comentadas sobre banco de dados

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Q2386413 Banco de Dados
Sobre Conceitos de OLAP, assinale as alternativas abaixo e dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F).

( ) OLAP é otimizado para transações em tempo real e não é adequado para análises de grandes conjuntos de dados.
( ) Cubos OLAP são estruturas multidimensionais que armazenam dados de maneira organizada para facilitar análises multidimensionais.
( ) Os dados em um cubo OLAP são armazenados de forma linear e unidimensional para facilitar consultas mais rápidas.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo. 
Alternativas
Q2386412 Banco de Dados
Leia a frase abaixo.

O ______ é a assimilação e compreensão de informações adquiridas, enquanto a ______ envolve a capacidade de aplicar esse ______ de maneira adaptativa, analítica e inovadora para resolver problemas e tomar decisões eficazes em diferentes contextos.

Assinale a alternativa que preencha correta e respectivamente as lacunas. 
Alternativas
Q2386411 Banco de Dados
Analise a afirmativa abaixo e assinale a alternativa que apresenta a qual conceito ela se refere.
É um repositório centralizado de dados que integra informações de várias fontes, transformando e armazenando esses dados de maneira otimizada para análise e geração de relatórios, possibilitando a tomada de decisões estratégicas fundamentadas dentro de uma organização.
Alternativas
Q2386410 Banco de Dados
A linguagem SQL dispõe de diversos comandos. Assinale a alternativa que apresenta qual comando SQL é usado para agrupar registros com base em valores em uma ou mais colunas: 
Alternativas
Q2386409 Banco de Dados
De acordo com a linguagem de manipulação de dados em SQL, para atualizar o valor da coluna "quantidade" para 50 na tabela "estoque" para todos os registros onde o produto é "Leite" é: 
Alternativas
Q2385235 Banco de Dados

Julgue o item a seguir. 


No modelo relacional de bancos de dados, a normalização não é necessária, pois os SGBDs modernos são capazes de otimizar automaticamente todas as operações de banco de dados, eliminando a necessidade de estruturar os dados em formas normais para evitar redundâncias e dependências.

Alternativas
Q2385219 Banco de Dados

Julgue o item a seguir. 


Em bancos de dados relacionais, um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) é responsável por gerenciar e controlar o acesso aos dados. O SGBD oferece uma interface para a criação, manipulação e recuperação de dados armazenados, administrando aspectos como estrutura dos dados, segurança, integridade, desempenho e disponibilidade.

Alternativas
Q2385215 Banco de Dados

Julgue o item a seguir. 


Na linguagem SQL, utilizada para interagir com bancos de dados relacionais, os comandos são divididos em categorias, incluindo DML (Data Manipulation Language) e DDL (Data Definition Language). DML é usado para manipular dados (como INSERT, UPDATE, DELETE) enquanto DDL é usado para definir e gerenciar a estrutura dos objetos do banco de dados (como CREATE, ALTER, DROP).

Alternativas
Q2383865 Banco de Dados
Observe a imagem a seguir.

Imagem associada para resolução da questão


O comando SQL responsável por retornar todos os registros da tabela da esquerda e os registros correspondentes da tabela direita é 
Alternativas
Q2383862 Banco de Dados
O comando utilizado para armazenar os valores padrões de uma coluna no sistema de gerenciamento de banco de dados PostgreSQL é
Alternativas
Q2383489 Banco de Dados
Um sistema gerenciador de banco de dados relacional 
Alternativas
Q2383464 Banco de Dados
Considerando o PostgreSQL como gerenciador de banco de dados, assinale a opção que apresenta os tipos de índices com melhor desempenho na aceleração de pesquisas de texto completo.
Alternativas
Q2383243 Banco de Dados
A paralelização em rotinas de ciência de dados traz benefícios importantes, especialmente quando é necessário tratar uma grande quantidade de dados.
O principal motivador para paralelizar uma rotina é
Alternativas
Q2383239 Banco de Dados
Considere o seguinte texto sobre integração de dados.
Como viabilizar o compartilhamento efetivo de dados e informações das cadeias agropecuárias entre instituições de governo e dessas com a sociedade? Esta foi a principal questão que os participantes do 1º Painel de Cadeias Agropecuárias e Dados Abertos buscaram responder na tarde de quinta-feira (2/12), durante webinar realizado pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea). 
Disponível em: https://www.ipea.gov.br/portal/categorias/45-todas-as-noticias/noticias/11394-especialistas-debatem-abertura- -e-integracao-de-dados-de-cadeias-agropecuarias?highlight= WyJhYmFzdGVjaW1lbnRvIiwiYWd1YSIsIidcdTAwZTFndWEiLCJhZ3VhJywiXQ==. Acesso em: 5 jan. 2024.

Considerando-se o questionamento apresentado no texto e sabendo-se que, quando da integração de conjuntos de dados de múltiplas fontes, matching é uma questão relevante, o problema de identificação de entidades em múltiplas fontes de dados remete ao desafio de 
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Q2383236 Banco de Dados
Considere um conjunto de dados que inclui as variáveis idade, altura e peso. Os dados de idade estão entre 0 e 100 anos, os dados de altura estão entre 1,50 e 2,00 metros e os dados de peso estão entre 50 e 100 kg.
Qual das seguintes técnicas de normalização numérica é mais adequada para esse conjunto de dados?
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Q2383235 Banco de Dados
A deduplicação de dados é uma técnica importante no gerenciamento de informações, especialmente em ambientes onde grandes volumes de dados são gerados e armazenados. Essa técnica é necessária em ambientes onde grandes volumes de dados são gerados porque pode ajudar a reduzir o consumo de armazenamento e a aumentar a eficiência dos processos de análise de dados.
A deduplicação de dados é útil, por exemplo, no domínio da medicina, em que há grandes conjuntos de dados genômicos que são analisados para identificar padrões e mutações associadas a doenças específicas. Nesse cenário, a deduplicação é vital para assegurar a precisão das análises, pois, se amostras de DNA de um mesmo paciente são coletadas e sequenciadas em diferentes momentos e locais, pode haver uma repetição inadvertida dessas amostras no banco de dados. Nesse contexto, a deduplicação de dados é crucial para a integridade da pesquisa, pois dados duplicados podem levar a interpretações errôneas, como a superestimação da prevalência de uma mutação genética rara.
A técnica de deduplicação de dados consiste em um processo de
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Q2383234 Banco de Dados
A partir de dados da pesquisa Perfil do Processado e Produção de Provas nas Ações Criminais por Tráfico de Drogas, realizada em dezembro de 2023 pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea), é possível levantar informações sociodemográficas sobre os bairros em que o direito à inviolabilidade domiciliar é relativizado. Os resultados revelam que os bairros mais ricos e aqueles de população predominantemente branca são praticamente imunes às entradas em domicílio, as quais se concentram substancialmente nos bairros mais pobres e naqueles com população predominantemente negra ou minoritariamente branca.
Qual técnica de desidentificação de dados sensíveis é a mais adequada para preservar a privacidade dos indivíduos processados, permitindo, ainda, a análise sociodemográfica dos bairros? 
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Q2383232 Banco de Dados
A limpeza de dados, data cleansing, é uma tarefa importante que pode ser complexa e demorada, no entanto é um investimento fundamental que pode melhorar a qualidade e a utilidade dos dados para futuras análises.
Seja um conjunto de dados com informações de saúde referentes a uma população. Pode-se limpar esses dados para identificar e tratar valores extremos, discrepantes, contraditórios ou inválidos. Com isso, há maior confiabilidade para estimar a prevalência, a incidência, a mortalidade e os fatores de risco de uma doença naquela população representada por aqueles dados.
Por exemplo, seja o conjunto de dados abaixo referente a uma amostra de 5 indivíduos em uma mesma cidade, na qual um analista percebeu a necessidade de limpeza de dados por conta de potenciais inconsistências.

Indivíduo 1: Sexo: Feminino; Idade: 8 anos; Altura: 1,15m; Peso: 40kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 85 bpm
Indivíduo 2: Sexo: Masculino; Idade: 22 anos; Altura: 1,60m; Peso: 60kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 72 bpm
Indivíduo 3: Sexo: Feminino; Idade: 40 anos; Altura: 1,60m; Peso: 55kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 10 bpm
Indivíduo 4: Sexo: Masculino; Idade: 55 anos; Altura: 1,90m; Peso: 100kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 70 bpm
Indivíduo 5: Sexo: Feminino; Idade: 70 anos; Altura: 1,50m; Peso: 60kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 70 bpm

Qual ação é a única claramente necessária para realizar data cleansing neste conjunto de dados específico?
Alternativas
Q2383231 Banco de Dados
Um cientista de dados precisa discretizar uma variável, representando distâncias entre cidades em quilômetros em 10 intervalos com, aproximadamente, o mesmo número de observações.
Nesse contexto, a técnica mais adequada é a discretização
Alternativas
Q2383230 Banco de Dados
Para a avaliação de políticas públicas na área de Segurança Alimentar e Nutricional, um município brasileiro utilizou dados persistidos em três relações (tabelas) organizadas de acordo com o seguinte modelo relacional: 

PRODUTO (cod-produto, nome-produto, grupo-alimentar) FORNECEDOR (CNPJ, nome-empresa, tipo) COMPRADO (CNPJ, cod-produto, data, quantidade, valor)

Os atributos que formam as chaves primárias de cada tabela estão sublinhados.
Nesse contexto, considere o comando SQL apresentado a seguir.

SELECT P.cod-produto, SUM (quantidade) FROM PRODUTO P, FORNECEDOR F, COMPRADO C WHERE P.cod-produto = C.cod-produto AND C.CNPJ = F.CNPJ AND F.tipo = 'agricultura familiar' GROUP BY P.cod-produto HAVING SUM (quantidade) > 10000

Os resultados produzidos pela execução desse comando apresentam o código do produto e a soma das quantidades compradas dos produtos de
Alternativas
Respostas
1601: C
1602: B
1603: C
1604: D
1605: C
1606: E
1607: C
1608: C
1609: C
1610: B
1611: C
1612: C
1613: C
1614: B
1615: A
1616: E
1617: E
1618: C
1619: E
1620: B