Questões de Concurso Comentadas para técnico de planejamento e pesquisa - estruturas tecnológica produtiva e regional

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

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

Uma das principais características de sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGBD) NoSQL, quando comparados aos sistemas gerenciadores bancos de dados relacionais (SGBDR), é que seu esquema é considerado flexível ou não existente (schemaless).
O esquema de um SGBD NoSQL ser flexível ou não existente tem como consequência o fato de que

Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados, SGBD, via de regra, permitem acesso às suas funcionalidades por meio de interfaces interativas e, também, por meio de programas de apoio ou comandos específicos. O SGBD PostgreSQL possui um conjunto de programas de apoio. O programa a ser utilizado para realizar o backup de um banco de dados ou de um esquema, no PostgreSQL, é o pg_dump.
Nesse contexto, considere o seguinte comando: 
pg_dump -a -Fp Alfa > Beta
Esse comando gera um backup

Nas últimas décadas, a automatização e a inserção de máquinas agrícolas transformaram profundamente o panorama do trabalho nas áreas rurais [...] e, em menos de 50 anos, a produtividade do agronegócio brasileiro aumentou 400%. [...]
Esses resultados vieram com a adoção da tecnologia nos processos cotidianos, e também com o investimento em pesquisas [...]. Agora, o agronegócio pode estar diante de um novo salto de produtividade; big data e machine learning são ferramentas que estão ganhando espaço e que podem, novamente, transformar o cenário do campo.
Disponível em: https://summitagro.estadao.com.br/tendencias-e- -tecnologia/como-big-data-e-machine-learning-sao-aplicados-no- -agronegocio/. Acesso em: 5 jan. 2024. Adaptado.

A utilização da plataforma paralela de processamento MapReduce aplica-se adequadamente como um framework de processamento de Big Data, visando à escalabilidade para as aplicações.
Nesse contexto, uma característica inerente à MapReduce é a