Caso um cientista de dados precise extrair, transformar ...

Alternativa Correta: A

Quando se fala em extrair, transformar e analisar grandes volumes de dados em um banco de dados relacional usando SQL, a prática mais recomendável é aplicar funções de agregação, como SUM, AVG, COUNT, entre outras, junto com cláusulas como GROUP BY. Isso permite resumir e agregar os dados de forma eficiente.

Essas práticas são essenciais porque auxiliam na redução do volume de dados que precisa ser analisado, ao mesmo tempo que tornam as consultas mais rápidas e eficientes. Ao utilizar funções de agregação, você consegue obter informações resumidas e insights significativos sem a necessidade de percorrer todas as linhas de dados individualmente.

Alternativa B: Está incorreta. Ignorar o uso de índices em consultas pode levar a um desempenho muito ruim. Os índices são fundamentais para acelerar a busca de informações em um banco de dados e, embora o administrador do banco seja responsável por criá-los, os cientistas de dados devem saber quando e como utilizá-los para otimizar suas consultas.

Alternativa C: Esta alternativa está errada. Utilizar o comando SELECT * em todas as consultas não é uma prática recomendável porque pode trazer colunas desnecessárias, aumentando o tempo de processamento e a carga do banco de dados. Em vez disso, é mais eficiente selecionar apenas as colunas necessárias para a análise.

Alternativa D: Esta opção também está incorreta. Utilizar subconsultas complexas em vez de operações de junção (JOIN) pode tornar as consultas menos eficientes. As operações de junção são geralmente mais otimizadas em bancos de dados relacionais e devem ser preferidas quando for necessário combinar dados de diferentes tabelas.

Espero que essa explicação tenha esclarecido suas dúvidas sobre a questão e a importância de cada prática mencionada nas alternativas. Gostou do comentário? Deixe sua avaliação aqui embaixo!