Questões de Concurso Sobre banco de dados

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Q1895720 Banco de Dados

Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir.


Em normalização de banco de dados, na terceira forma normal os valores em um registro que não fazem parte da chave desse registro não pertencem à tabela; em geral, sempre que o conteúdo de um grupo de campos se aplica a mais de um único registro na tabela, recomenda-se colocar esses campos em uma tabela separada.

Alternativas
Q1895719 Banco de Dados

Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir.


No modelo físico de dados, todas as informações coletadas são convertidas em modelos relacionais e modelos de negócios. Durante a modelagem física, os objetos são definidos no denominado nível de esquema, logo, não depende do software que já está sendo usado na organização.

Alternativas
Q1895718 Banco de Dados

Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir.


O desenvolvimento de soluções inicia pela modelagem de dados conceitual, que é feita geralmente pelo gestor de dados de negócio ou outro profissional acompanhado de sua supervisão e(ou) orientação.

Alternativas
Q1895696 Banco de Dados
Com referência aos conceitos de banco de dados e data warehouse, julgue o item seguinte. 
O Hadoop Distributed File System (HDFS) é construído usando a linguagem Java, o que permite que sua arquitetura mestre/escravo seja implementada em uma ampla variedade de máquinas
Alternativas
Q1895695 Banco de Dados

Com referência aos conceitos de banco de dados e data warehouse, julgue o item seguinte. 



Em sistemas NoSQL baseados em armazenamento de chave-valor, a chave é multidimensional e composta pela combinação do nome de tabela com a chave linha-coluna e com o rótulo de data e hora.  

Alternativas
Q1895694 Banco de Dados


Com base no modelo entidade-relacionamento (MER) precedente, que apresenta a representação das regras de uma instituição de pesquisa, existe um Pesquisador cadastrado com o nome Pedro. Todos os atributos do MER são do tipo caractere e um dos comandos SQL usados para a construção do modelo é mostrado a seguir. 


A partir das informações constantes no modelo e dos dados sobre o conteúdo dos atributos, julgue o item subsecutivo.


Por meio do comando SQL a seguir, é possível recuperar o nome dos pesquisadores responsáveis por projetos, seguido pelo nome de seu orientador, mas apenas os projetos orientados por Pedro. 


Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Q1895693 Banco de Dados


Com base no modelo entidade-relacionamento (MER) precedente, que apresenta a representação das regras de uma instituição de pesquisa, existe um Pesquisador cadastrado com o nome Pedro. Todos os atributos do MER são do tipo caractere e um dos comandos SQL usados para a construção do modelo é mostrado a seguir. 


A partir das informações constantes no modelo e dos dados sobre o conteúdo dos atributos, julgue o item subsecutivo.


Projeto é uma entidade fraca em relação à entidade Pesquisador, considerando o relacionamento identificado como Responsavel e os atributos do MER. 

Alternativas
Q1895688 Banco de Dados

Com respeito a métodos para imputação de dados, julgue o seguinte item.


Um dos passos para tratar com dados faltantes é avaliar o tipo de dado perdido; assim, por exemplo, o método MICE (multivariate imputation by chained equations) não seria aplicável para dados perdidos do tipo MAR (missing at random). 

Alternativas
Q1895687 Banco de Dados

Com respeito a métodos para imputação de dados, julgue o seguinte item.



O método de imputação K-NN (k-nearest neighbours) leva em consideração os padrões de similaridade presentes no conjunto de dados para predizer os valores faltantes. No entanto, a escolha da função de distância para a aplicação desse método, como, por exemplo, HEOM (heterogeneous euclidean-overlap metric) ou HVDM (heterogeneous value difference metric), pode influenciar significativamente nos resultados da imputação.

Alternativas
Q1895665 Banco de Dados

Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means, julgue o item que se segue. 



Considere que, em uma análise de agrupamentos por meio de mistura de gaussianas, três distribuições normais com médias Imagem associada para resolução da questão  se referem, respectivamente, aos clusters 1, 2 e 3. Nessa situação, pelo modelo de mistura de gaussianas, o cluster 1 é constituído pelas observações mais próximas da média Imagem associada para resolução da questão

Alternativas
Q1895663 Banco de Dados

Os hiperparâmetros de um modelo são todos os parâmetros que podem ser definidos antes do inicio do treinamento, diferentemente dos parâmetros do modelo, que são aprendidos durante o treino do modelo. A busca por hiperparâmetros de determinado algoritmo de aprendizado de máquina que retorne o melhor desempenho medido em um conjunto de validação deu origem ao conceito de otimização de hiperparâmetros.

Acerca dos conceitos de otimização de hiperparâmetros de modelos de aprendizado de máquinas, julgue o item que se segue.  




A otimização bayesiana se utiliza do conceito de probabilidade para encontrar o valor de entrada de uma função que possa retornar o menor valor de saída possível. Nesse método, o número de iterações de pesquisa pode ser reduzido a partir da escolha dos valores de entrada, levando em consideração os resultados anteriores, o que caracteriza um processo iterativo. 

Alternativas
Q1895660 Banco de Dados
Os modelos ditos fracos, também chamados modelos de base, muitas vezes são combinados com o objetivo de se construir um modelo mais forte, no qual a variância e o viés atinjam equilíbrio satisfatório. Esse procedimento, denominado ensembles, é muito utilizado em ciência de dados e aprendizado de máquinas. Quanto às formas de ensembles, julgue o próximo item. 


O ensemble denominado bagging tem como foco principal a redução do viés e não da variância, treinando-se os modelos em sequência, tal que os erros dos primeiros modelos treinados são utilizados para o ajuste nos pesos matemáticos dos próximos modelos. 
Alternativas
Q1895648 Banco de Dados

Em um processo em que se utiliza a ciência de dados, o número de variáveis necessárias para a realização da investigação de um fenômeno é direta e simplesmente igual ao número de variáveis utilizadas para mensurar as respectivas características desejadas; entretanto, é diferente o procedimento para determinar o número de variáveis explicativas, cujos dados estejam em escalas qualitativas. 

Considerando esse aspecto dos modelos de regressão, julgue o item a seguir.



Para evitar um erro de ponderação arbitrária, deve-se recorrer ao artifício de uso de variáveis dummy, o que permitirá a estratificação da amostra da maneira que for definido um determinado critério, evento ou atributo, para então serem inseridas no modelo em análise; isso permitirá o estudo da relação entre o comportamento de determinada variável explicativa qualitativa e o fenômeno em questão, representado pela variável dependente.

Alternativas
Q1895599 Banco de Dados

João é um cientista de dados que iniciou o processo de estudo dos dados de sua empresa com o objetivo de identificar um diferencial competitivo diante de seus concorrentes. Como resultado, João decidiu implementar um Big Data e hospedá-lo em um ambiente de nuvem.

Diante das possibilidades dos serviços, considerando os requisitos de escalabilidade e elasticidade, em caso de aumento de demanda pontual, aliados à tecnologia de Big Data, a alternativa que melhor descreve o tipo de serviço em nuvem a ser contratado por João é:

Alternativas
Q1895583 Banco de Dados

Considere uma tabela de banco de dados T1, com colunas A e B, e outra, T2, com colunas C e D. A coluna A constitui a chave primária de T1. Não há chave primária em T2.n1 registros em T1 e n2 registros em T2, n1 > 0 e n2 > 0.

Considere ainda o comando SQL a seguir.


select distinct A

from T1 right join T2 on T1.A=T2.C


Para quaisquer instâncias de T1 e T2 de acordo com as premissas acima, é correto afirmar, sobre o resultado produzido pela execução desse comando, que:

Alternativas
Q1895582 Banco de Dados

No contexto da implementação de bancos de dados, o acrônimo ACID denota o conjunto de propriedades que devem ser observadas por sistemas transacionais.

Essas quatro propriedades são:

Alternativas
Q1895581 Banco de Dados

Considere um projeto de banco de dados no qual há uma tabela T com colunas a, b, c, d. Sabe-se que, para essa tabela, são verificadas as seguintes dependências funcionais:


a → b

a → c

a → d

b → c

c → a


Com relação às restrições de integridade decorrentes do processo de normalização da tabela T, as constraints incluídas no comando create table devem ser equivalentes a: 

Alternativas
Q1895580 Banco de Dados
Com referência ao MongoDB, nas consultas usando o método find é possível exibir o resultado formatado por meio do método:
Alternativas
Q1895569 Banco de Dados

No contexto do ambiente Android, considere as seguintes afirmativas a respeito do SQLite.


I. Deve ser utilizado com o apoio de um servidor de bancos de dados separado.

II. Suporta transações (ACID).

III. Sua instalação requer cuidados, haja vista o número de arquivos que devem ser preparados.


Está correto o que se afirma em:

Alternativas
Q1894564 Banco de Dados

Quanto a gatilhos (triggers), procedimentos armazenados (stored procedures) e gerência de bloqueios, julgue o item subsecutivo. 


Trigger é um tipo especial de procedimento armazenado que é executado em resposta a determinado evento na tabela, como inserção, exclusão ou atualização de dados. 

Alternativas
Respostas
4561: C
4562: E
4563: C
4564: C
4565: E
4566: E
4567: E
4568: E
4569: C
4570: E
4571: C
4572: E
4573: C
4574: D
4575: E
4576: B
4577: E
4578: C
4579: B
4580: C