Questões de Banco de Dados para Concurso - Página 145

Q3048965

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: Caixa Prova: CESGRANRIO - 2024 - Caixa - Técnico Bancário Novo - Tecnologia da Informação - Rio Grande do Sul |

Q3048965 Banco de Dados

A modelagem conceitual de um Data Warehouse (DW) pressupõe a definição de fatos e dimensões.

A dimensão que sempre está presente em qualquer DW é a dimensão de

A

cliente

B

geolocalização

C

movimentação

D

produto

E

tempo

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Q3048961

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: Caixa Prova: CESGRANRIO - 2024 - Caixa - Técnico Bancário Novo - Tecnologia da Informação - Rio Grande do Sul |

Q3048961 Banco de Dados

Ao realizar a tarefa de migrar um sistema de gerenciamento de dados para um novo data warehouse, durante o processo de modelagem conceitual e física de dados, a equipe responsável por essa migração deve tomar algumas decisões.

Ao tomar essas decisões, a equipe deve considerar alguns pontos pertinentes a essa tarefa, como o fato de que

A

a normalização de dados é um processo que visa eliminar redundâncias e dependências anômalas, frequentemente resultando na criação de várias tabelas menores inter-relacionadas.

B

a técnica de particionamento de dados é desnecessária em um sistema de Big Data, devido à capacidade de armazenamento massivo e ao poder de processamento dos sistemas modernos.

C

o principal propósito dos índices em um data warehouse é garantir a integridade dos dados, que podem ser corrompidos durante processamentos paralelos.

D

o SQL é uma linguagem procedural que permite a definição de loops e de estruturas condicionais complexas dentro de consultas de banco de dados.

E

cada entidade, na modelagem entidade-relacionamento (ER), deve sempre ter uma chave composta para garantir a integridade referencial no modelo de dados.

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Q3048952

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: Caixa Prova: CESGRANRIO - 2024 - Caixa - Técnico Bancário Novo - Tecnologia da Informação - Rio Grande do Sul |

Q3048952 Banco de Dados

Ao ser questionado sobre aspectos importantes da eficiência do modelo físico em um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD), um profissional da área ressaltou que uma ação para tornar esse modelo físico mais eficiente é

A

fazer uma normalização extrema de todas as tabelas em um banco de dados.

B

criar muitos índices em todas as tabelas em um banco de dados, independentemente do tamanho desse banco de dados.

C

ter um modelo físico bem projetado, reduzindo o número de junções necessárias em consultas frequentes.

D

fazer uma desnormalização total de todas as tabelas em um banco de dados, independentemente das consultas executadas.

E

alocar grandes espaços de armazenamento para todas as tabelas em um banco de dados.

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Q3048822

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: Caixa Prova: CESGRANRIO - 2024 - Caixa - Técnico Bancário Novo - Rio Grande do Sul |

Q3048822 Banco de Dados

Um desenvolvedor foi contratado por uma empresa de inovação e, no seu primeiro dia de trabalho, foi alocado em uma equipe que estava desenvolvendo a blockchain de um banco.

Ao ser questionado por um de seus colegas de trabalho sobre as características dessa tecnologia, esse desenvolvedor respondeu que blockchain

A

utiliza chaves simétricas para garantir a segurança e a privacidade das transações.

B

é sempre pública e, por isso, permite que qualquer pessoa veja todas as transações realizadas na rede.

C

é uma tecnologia centralizada, onde todos os dados são armazenados em um único servidor central para garantir a segurança.

D

é uma tecnologia projetada exclusivamente para armazenar contratos inteligentes e, por isso, não pode ser usada para transações financeiras.

E

apresenta como um de seus benefícios a imutabilidade dos dados, o que significa que, uma vez registrados, os dados não podem ser alterados ou excluídos.

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Q3048117

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048117 Banco de Dados

Uma empresa está desenvolvendo um dashboard interativo para monitorar o desempenho das vendas em tempo real. O objetivo é fornecer uma visão clara e acessível para diferentes níveis de usuários, desde gerentes executivos até analistas de dados. Foram definidos os seguintes requisitos:

1. Os dados de vendas precisam ser visualizados por região, produto e período de tempo.
2. O dashboard deve permitir aos usuários explorar dados específicos por meio de interações como filtros e drill-downs.
3. A organização dos elementos visuais deve ser intuitiva, priorizando informações críticas e mantendo um layout claro e acessível.

Com base nas boas práticas de design de dashboards, qual abordagem deve ser adotada para garantir que o dashboard seja eficaz e acessível para todos os usuários?

A

Centralizar o layout do dashboard em um gráfico de radar para comparar o desempenho das vendas por produto, sem necessidade de interatividade, e adicionar uma tabela detalhada com todos os dados brutos abaixo dos gráficos.

B

Escolher um layout minimalista, com gráficos de dispersão para todas as visualizações para facilitar o entendimento, e permitir que os usuários explorem detalhes dos dados por meio de cliques em pontos específicos dos gráficos, sem a necessidade de poluir a interface com legendas ou explicações adicionais.

C

Organizar o dashboard em seções, usando gráficos de barras empilhadas para comparar vendas por produto e período, com um layout responsivo que ajusta a visualização para diferentes dispositivos, e incluir filtros interativos para drill-down em dados regionais.

D

Utilizar gráficos de pizza para representar a distribuição de vendas por região, colocar todos os gráficos e tabelas em uma única página para evitar que o usuário precise navegar, e priorizar a quantidade de dados exibidos.

E

Utilizar um gráfico de bolhas para mostrar todas as variáveis em um único board, garantindo que todas as interações e drill-downs ocorram automaticamente ao passar o mouse sobre os elementos gráficos, sem necessidade de cliques.

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Q3048111

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048111 Banco de Dados

Uma equipe de ciência de dados está trabalhando na construção de um modelo preditivo utilizando um grande conjunto de dados. Durante esse processo, os cientistas de dados estão realizando o feature engineering para criar e selecionar as variáveis mais relevantes, além de aplicar técnicas de divisão de dados para garantir a eficácia e a generalização do modelo.
Considerando-se esse contexto, qual combinação de técnicas maximizará a performance do modelo?

A

A aplicação de técnicas de criação de features, como a interação entre variáveis, e em seguida a divisão do conjunto de dados em três partes: treinamento, validação e teste, utilizando 70% para treinamento, 15% para validação e 15% para teste, assegurando, com isso, que os três conjuntos sejam desbalanceados para refletir a distribuição real dos dados.

B

A aplicação de transformações matemáticas, como a normalização, apenas no conjunto de teste, para evitar a distorção das variáveis de entrada, e a divisão dos dados restantes igualmente entre treinamento e validação.

C

A realização da técnica de amostragem estratificada para dividir os dados entre treinamento, validação e teste, e em seguida a aplicação da transformação de raiz quadrada em todas as variáveis para aumentar a variância das features, garantindo que o modelo capture melhor os padrões nos dados.

D

A realização da transformação logarítmica em todas as variáveis categóricas antes de realizar a divisão dos dados, e a garantia de que o conjunto de validação seja maior que o de treinamento para prevenir overfitting.

E

A realização da seleção de features com a utilização de técnicas de análise de correlação, descartando as variáveis altamente correlacionadas, e a aplicação da divisão dos dados em conjuntos de treinamento e teste usando uma divisão 80/20, aplicando a validação cruzada (cross-validation) para ajustar os hiperparâmetros do modelo.

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Q3048109

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048109 Banco de Dados

Um conjunto de dados numéricos com significativa diversidade foi apresentado à equipe de análise de dados de uma empresa. Como parte do processo decisório, os analistas necessitavam transformar um dos atributos numéricos em faixas de valores, a fim de permitir classificá-los em um universo de possibilidades. Para isso, decidiram, na etapa de enriquecimento de dados, criar um atributo, derivado do atributo numérico supracitado, em um processo de transformação de dados conhecido por discretização.
Uma das características das técnicas de discretização é que

A

a discretização por binning é uma técnica de divisão bottom-up que considera um número específico de categorias (bins).

B

a discretização por entropia minimiza a descrição total dos dados, balanceando entre o número de bins e a qualidade da discretização.

C

a discretização por histogramas é uma técnica não supervisionada, pois a formação dos bins não considera informações de classes ou rótulos.

D

cada bin, no método de binning de largura igual, contém aproximadamente o mesmo número de amostras de dados.

E

uma limitação da discretização por histogramas multidimensionais é a inviabilidade de captura de dependência entre atributos.

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Q3048107

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048107 Banco de Dados

Em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD), os índices são estruturas de dados que têm por objetivo tornar mais rápido o acesso aos dados. Índices são utilizados tanto em SGBD relacionais quanto em SGBD NoSQL.
Considerando-se uma tabela T1 em um SGBD relacional, quanto a esses índices, verifica-se que

A

devem ser criados apenas para atributos que compõem chave primária de T1.

B

permitem chaves de mais de uma tabela (ex: T1 e T2) simultaneamente, em um mesmo índice.

C

podem ser criados após a tabela T1 ter sido criada.

D

qualquer modificação na tabela T1 levará à recriação dos seus índices.

E

serão utilizados em todas as consultas à tabela T1.

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Q3048106

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048106 Banco de Dados

O modelo relacional de dados é amplamente utilizado em bancos de dados. A organização de dados em tabelas (relações), com suas respectivas linhas (tuplas) e colunas (atributos), é de fácil compreensão. Os Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Relacionais (SGBDR) tornam possível persistir dados em tabelas com qualidade e recuperar esses mesmos dados de forma rápida e eficiente.
Segundo o modelo relacional de dados, uma tabela pode ter

A

chaves estrangeiras que admitem valor nulo.

B

linhas idênticas (repetidas) em seu conteúdo.

C

um ou mais valores de tipos diferentes em um único atributo.

D

uma chave primária que admite valor nulo.

E

uma ou mais colunas de mesmo nome, porém de tipos distintos.

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Q3048105

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048105 Banco de Dados

Data warehouses (DW) e data lakes (DL) são repositórios de dados especializados, com objetivos distintos dos bancos de dados relacionais e NoSQL.
Nesse contexto, ao comparar DW a DL, verifica-se que

A

DL são mais adequados que DW para persistir dados históricos.

B

DL são mais voltados para gestores do que DW.

C

DW são apropriados para persistir dados não estruturados.

D

DW precisam ter a sua estrutura definida antes de persistir dados.

E

tanto DW quanto DL são indicados apenas para persistir dados agregados.

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Q3048104

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048104 Banco de Dados

Os bancos de dados relacionais permitem a modelagem e a persistência de dados estruturados. Uma característica de tais bancos de dados é que eles possuem metadados. Considere que um banco de dados possui uma tabela relacional chamada PRODUTO e que essa tabela possui atributos, tais como a identificação do produto, o nome do produto e o seu valor de venda.
Nesse cenário, os metadados relativos à tabela PRODUTO são utilizados pelo seu respectivo Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacionais (SGBDR) para

A

alertar para existência de produtos não cadastrados na tabela PRODUTO.

B

conectar a tabela PRODUTO às redes sociais.

C

garantir a integridade dos dados persistidos na tabela PRODUTO.

D

identificar quais produtos estão em falta no estoque.

E

registrar a meta de venda de cada produto existente na tabela PRODUTO.

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Q3047971

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047971 Banco de Dados

No contexto de bancos de dados NoSQL, assinale a opção que descreve corretamente o conceito de "orientação a agregados" e sua importância.

A

Orientação a agregados refere-se à técnica de normalizar dados em várias tabelas pequenas para evitar redundâncias e melhorar a consistência dos dados.

B

Orientação a agregados é um conceito exclusivo de bancos de dados relacionais, onde os dados são agrupados em índices para acelerar as consultas.

C

Orientação a agregados significa que os dados são agrupados em documentos ou coleções autossuficientes, otimizando o acesso e a manipulação de dados relacionados em um único local.

D

Orientação a agregados implica que os dados são particionados automaticamente em diferentes servidores para melhorar o desempenho de leitura e escrita.

E

Orientação a agregados refere-se à criação de visualizações agregadas para sumarizar grandes volumes de dados e melhorar o desempenho das consultas.

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Q3047970

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047970 Banco de Dados

NoSQL é um termo que se refere a um grupo de sistemas de gerenciamento de banco de dados que não utilizam o modelo tradicional de tabelas relacionais e SQL (Structured Query Language). O objetivo dos bancos de dados NoSQL é proporcionar maior flexibilidade, escalabilidade e desempenho para certos tipos de aplicativos e cargas de trabalho que são desafiadores para bancos de dados relacionais tradicionais.
Dos tipos de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados NoSQL elencados a seguir, o mais adequado para armazenar e consultar dados que possuem relações hierárquicas e estruturadas em forma de documentos complexos é o Banco de Dados

A

Orientado a Grafos.

B

de Coluna.

C

Chave-Valor.

D

Documental.

E

de Séries Temporais.

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Q3047969

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047969 Banco de Dados

Power BI é uma ferramenta de análise de dados e visualização desenvolvida pela Microsoft. Ela permite que empresas e usuários individuais criem relatórios interativos e dashboards dinâmicos para análise e visualização de dados.
No Power BI, a opção mais adequada para criar uma medida que calcula a soma de vendas acumulada ao longo do tempo, respeitando o contexto de filtro aplicado na visualização é

A

usar a função SUM( )

B

criar uma coluna calculada com CALCULATE( )

C

aplicar a função SUMX( ) em uma tabela filtrada.

D

utilizar a função TOTALYTD( )

E

criar um gráfico de barras e somar manualmente os valores de cada barra.

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Q3047968

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047968 Banco de Dados

Data Mining é o processo de explorar grandes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e informações valiosas que não são imediatamente evidentes. Utiliza técnicas de estatística, aprendizado de máquina e análise de dados para extrair conhecimento útil a partir de dados brutos. No contexto de Data Mining, a seguinte técnica é mais adequada para descobrir padrões ocultos em grandes conjuntos de dados categóricos sem a necessidade de rótulos de classe:

A

Regressão Linear.

B

Análise de Componentes Principais (PCA).

C

K-means.

D

Apriori.

E

Support Vector Machine (SVM).

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Q3047967

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047967 Banco de Dados

Data Warehouse (Armazém de Dados) é uma solução de armazenamento de dados projetada para consolidar e gerenciar grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes de forma eficiente e estruturada. É uma ferramenta crucial para análise de dados, relatórios e tomada de decisões empresariais. No contexto de um Data Warehouse, uma característica essencial para garantir a consistência dos dados ao longo do tempo, permitindo a realização de análises históricas, é

A

a normalização excessiva das tabelas de dados.

B

o armazenamento em um formato relacional tradicional.

C

a utilização de ETL (Extract, Transform, Load) para ingestão de dados.

D

a estruturação dos dados em um esquema de estrela ou floco de neve.

E

a implementação de versionamento e controle de alterações de dados (historical versioning).

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Q3047595

Ano: 2024 Banca: IF-SP Órgão: IF-SP Prova: IF-SP - 2024 - IF-SP - Professor EBTT - Informática |

Q3047595 Banco de Dados

Qual a diferença entre os comandos “drop table” e “truncate table” em SQL?

A

“drop table” pode ser usado em qualquer tabela (vazia ou não), enquanto “truncate table” só pode ser usado em tabelas vazias.

B

“drop table” é sempre uma operação executada mais rápida que o “truncate table”.

C

“truncate table” permite reversão do comando de exclusão dos dados por meio dos logs de “redo” e “undo”, enquanto o “drop table”, não.

D

“drop table” remove a tabela e seus dados, enquanto “truncate table” remove apenas os dados.

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Q3047066

Ano: 2024 Banca: Qconcursos Órgão: Qconcursos Prova: Qconcursos - 2024 - Qconcursos - Simulado Ilimitada - 10° Simulado |

Q3047066 Banco de Dados

[Questão Inédita] Sobre o modelo relacional de bancos de dados, é correto afirmar que:

A

Uma chave primária pode conter valores nulos.

B

Uma chave estrangeira é usada para garantir a unicidade de registros em uma tabela.

C

A normalização visa reduzir a redundância de dados em um banco de dados

D

A terceira forma normal (3FN) permite dependências transitivas entre atributos não-chave.

E

O comando SQL DROP TABLE é utilizado para remover todas as linhas de uma tabela, mantendo sua estrutura.

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Q3046166

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Análise de Sistemas - Suporte (Manhã) |

Q3046166 Banco de Dados

Considere um cenário em que uma equipe de analistas foi deslocada para um município brasileiro de modo a avaliar aspectos da sua infraestrutura urbana (saneamento básico, iluminação pública, transporte público), em duas etapas: coleta de dados e análise. Essa equipe optou por não utilizar formulários predefinidos e estruturados para coleta de dados, e sim registrar todo e qualquer dado que julgasse ser relevante, para uma posterior triagem na fase de análise. A coleta estará focada nos dados em si, e não em como eles estão inter-relacionados. De modo a persistir os dados coletados, com os metadados possíveis (parciais), os analistas optaram por utilizar um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) NoSQL.

O tipo de SGBD a ser escolhido para a etapa de coleta de dados descrita é o

A

Chave-valor

B

Colunar

C

Documentos

D

Grafos

E

Relacional

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Q3046165

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Análise de Sistemas - Suporte (Manhã) |

Q3046165 Banco de Dados

Um processo de Extrair, Transformar e Carregar (ETL, sigla em inglês) possui etapas distintas para extração de dados em sua origem, transformações e carga de dados em alguma infraestrutura de persistência. Uma técnica bastante conhecida, utilizada para classificar campos textuais, como, por exemplo, comentários em um site de comércio eletrônico, é a de análise de sentimentos. Considere que a classificação de cada campo textual não existe na origem, mas é incorporada ao conjunto de dados a ser persistido.

No processo de ETL, essa adição de novas colunas, conforme exemplificado, é chamada de

A

classificação binária

B

comentários automáticos

C

enriquecimento

D

lematização

E

meta-análise

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Questões de Concurso Sobre banco de dados

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