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Q3173009
Banco de Dados
A linguagem SQL (Structured Query Language) é amplamente
utilizada para gerenciar e manipular bancos de dados relacionais.
Assinale a opção que representa corretamente uma consulta SQL
para retornar todos os dados da tabela clientes em que a coluna
cidade é igual a "São Paulo".
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
SEEC-RN
Prova:
FGV - 2025 - SEEC-RN - Professor do Curso Técnico de Nível Médio em Informática |
Q3164701
Banco de Dados
A diretora de uma escola propôs a criação de um sistema digital
para armazenar e organizar os dados de matrículas, notas e
frequências dos alunos. O professor Ricardo explicou que, para
isso, é necessário utilizar um banco de dados, destacando a
importância de organizar as informações em tabelas relacionadas
para facilitar consultas e atualizações.
O principal benefício de utilizar um banco de dados relacionado para gerenciar as informações de uma escola é
O principal benefício de utilizar um banco de dados relacionado para gerenciar as informações de uma escola é
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PI
Prova:
FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã) |
Q3154848
Banco de Dados
Com relação às técnicas de Detecção de Outliers, analise as
afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a
falsa.
( ) A Distância de Mahalanobis é uma técnica eficaz para detectar outliers em dados multivariados, pois leva em consideração a média e a covariância dos dados, permitindo identificar pontos que são outliers em relação à distribuição conjunta das variáveis.
( ) Modelos de Misturas Gaussianas (GMM) não devem ser utilizados para detectar outliers com distribuições não normais, pois levam em consideração apenas distribuições Gaussianas.
( ) A Transformação Logarítmica é uma técnica comum e eficiente para remover outliers de forma definitiva em conjuntos de dados simétricos e assimétricos.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) A Distância de Mahalanobis é uma técnica eficaz para detectar outliers em dados multivariados, pois leva em consideração a média e a covariância dos dados, permitindo identificar pontos que são outliers em relação à distribuição conjunta das variáveis.
( ) Modelos de Misturas Gaussianas (GMM) não devem ser utilizados para detectar outliers com distribuições não normais, pois levam em consideração apenas distribuições Gaussianas.
( ) A Transformação Logarítmica é uma técnica comum e eficiente para remover outliers de forma definitiva em conjuntos de dados simétricos e assimétricos.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PI
Prova:
FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã) |
Q3154844
Banco de Dados
Com a diversificação das aplicações que empregam conjuntos de
dados classificados como Big Data, foram desenvolvidos
frameworks, heurísticas e metodologias para armazenar, acessar
e processá-los sem comprometer o desempenho dos sistemas
envolvidos. Duas soluções que se destacam nesse contexto são o
Apache Hadoop e o Apache Spark.
A respeito dessas soluções, assinale a afirmativa correta.
A respeito dessas soluções, assinale a afirmativa correta.
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PI
Prova:
FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã) |
Q3154843
Banco de Dados
Associe os dois conceitos a seguir, às suas respectivas
características.
1. OLAP 2. Data Lake
( ) Seu principal padrão de escrita é a importação em massa (ETL) ou fluxo de eventos.
( ) Armazena principalmente dados brutos, passando ou não por transformação.
( ) É caracterizada pela agregação sobre um grande número de registros, alimentando relatórios que ajudam a gestão de uma empresa a tomar decisões mais informadas.
( ) permite o armazenamento de grandes volumes de dados de qualquer tipo e tamanho, sendo uma alternativa aos Data Warehouses tradicionais.
Assinale a opção que apresenta a associação correta, na ordem apresentada.
1. OLAP 2. Data Lake
( ) Seu principal padrão de escrita é a importação em massa (ETL) ou fluxo de eventos.
( ) Armazena principalmente dados brutos, passando ou não por transformação.
( ) É caracterizada pela agregação sobre um grande número de registros, alimentando relatórios que ajudam a gestão de uma empresa a tomar decisões mais informadas.
( ) permite o armazenamento de grandes volumes de dados de qualquer tipo e tamanho, sendo uma alternativa aos Data Warehouses tradicionais.
Assinale a opção que apresenta a associação correta, na ordem apresentada.
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PI
Prova:
FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã) |
Q3154842
Banco de Dados
Considere a consulta SQL a seguir.
SELECT id, nome, ST_AREA(geom) as area FROM tabelageo
Para garantir a execução da consulta, o desenvolvedor deve
SELECT id, nome, ST_AREA(geom) as area FROM tabelageo
Para garantir a execução da consulta, o desenvolvedor deve
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PI
Prova:
FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã) |
Q3154841
Banco de Dados
Visando otimizar uma consulta em SQL, o desenvolvedor
implementa uma subconsulta com o objetivo de eliminar
registros redundantes existentes em uma tabela.
Consequentemente, ele deverá empregar a cláusula
Consequentemente, ele deverá empregar a cláusula
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PI
Prova:
FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã) |
Q3154840
Banco de Dados
Em um banco de dados SQL existe uma tabela chamada Vendas
com as colunas VendaID, VendedorID e ValorVenda.
Para listar, sem duplicatas, o VendedorID de todos os vendedores que tenham realizado vendas superiores ao valor de 10.000, devemos usar a seguinte consulta:
Para listar, sem duplicatas, o VendedorID de todos os vendedores que tenham realizado vendas superiores ao valor de 10.000, devemos usar a seguinte consulta:
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PI
Prova:
FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã) |
Q3154839
Banco de Dados
Em sistemas de gerenciamento de bancos de dados, o Controle
de Concorrência Multiversão (MVCC) é uma técnica utilizada para
gerenciar transações concorrentes de maneira eficiente.
A respeito do funcionamento do MVCC, assinale a afirmativa correta.
A respeito do funcionamento do MVCC, assinale a afirmativa correta.
Ano: 2025
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-PI
Prova:
FGV - 2025 - TCE-PI - Auditor de Controle Externo - Controle Externo - Específica de Tecnologia da Informação - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados (Manhã) |
Q3154824
Banco de Dados
Um analista de dados recebeu a tarefa de estimar os
consumidores de uma rede de lojas de varejo digital que têm
maior probabilidade de voltar a adquirir determinado produto. A
empresa disponibilizou tabelas contendo, respectivamente, a
lista de consumidores com seus dados demográficos, os
resultados de vendas de cada loja e os dados básicos como
endereço e área ocupada por cada loja. Para alimentar sua
ferramenta de mineração de dados é necessário agregar as
tabelas repassadas em um único banco de dados.
Considerando o modelo de referência CRISP-DM, esse analista encontra-se na etapa de
Considerando o modelo de referência CRISP-DM, esse analista encontra-se na etapa de
Q3154043
Banco de Dados
No contexto de Processamento de Linguagem Natural, a técnica
de word embeddings é
Q3154031
Banco de Dados
Bancos de dados NoSQL são sistemas de gerenciamento de dados
projetados para armazenar e recuperar grandes volumes de
dados com flexibilidade e escalabilidade. Diferentemente dos
bancos de dados relacionais (SQL), que organizam dados em
tabelas com linhas e colunas, os bancos NoSQL oferecem
modelos de dados mais flexíveis e distribuídos.
Com relação aos bancos de dados NoSQL, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) Cassandra é orientado a grafos e totalmente compatível com as propriedades ACID que garante consistência por meio de transações.
( ) Neo4j é orientado a família de colunas, em que a unidade básica de armazenamento de dados é a coluna que consiste em um par de nome-valor em que o nome também se comporta como uma chave.
( ) MongoDB, por ser orientado a documentos, é capaz de armazenar e recuperar documentos que podem ser arquivos XML. JSON ou BSON, que são estruturas de dados na forma de árvores hierárquicas e autodescritivas compostas por mapas, coleções e valores escalares.
As afirmativas são, respectivamente,
Com relação aos bancos de dados NoSQL, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) Cassandra é orientado a grafos e totalmente compatível com as propriedades ACID que garante consistência por meio de transações.
( ) Neo4j é orientado a família de colunas, em que a unidade básica de armazenamento de dados é a coluna que consiste em um par de nome-valor em que o nome também se comporta como uma chave.
( ) MongoDB, por ser orientado a documentos, é capaz de armazenar e recuperar documentos que podem ser arquivos XML. JSON ou BSON, que são estruturas de dados na forma de árvores hierárquicas e autodescritivas compostas por mapas, coleções e valores escalares.
As afirmativas são, respectivamente,
Q3154029
Banco de Dados
O Big Data é implementado por equipes multidisciplinares,
especializadas em suas respectivas áreas. O nome do perfil
profissional que trabalha na definição de padrões, frameworks e
protocolos e indica as disposições necessárias para os projetos,
desde CPU, storages, licenças de software, se chama
Q3154028
Banco de Dados
Blockchain é uma tecnologia emergente com o potencial de
revolucionar diversos setores. Atualmente, existem diversas
plataformas blockchain que são os softwares que permitem
construir e executar aplicações descentralizadas.
Com relação aos contratos inteligentes, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) São programas executados sobre uma plataforma blockchain e encapsulam a lógica de negócios a ser executada quando certas condições são atendidas.
( ) Estão disponíveis em todas as plataformas blockchain e se tornaram um recurso padrão devido à flexibilidade e ao poder que ele fornece para aplicativos executados na Web3.
( ) São contêineres descentralizados que realizam as provas de trabalho para a geração de novos blocos encadeados a partir de um bloco gênesis.
As afirmativas são, respectivamente,
Com relação aos contratos inteligentes, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) São programas executados sobre uma plataforma blockchain e encapsulam a lógica de negócios a ser executada quando certas condições são atendidas.
( ) Estão disponíveis em todas as plataformas blockchain e se tornaram um recurso padrão devido à flexibilidade e ao poder que ele fornece para aplicativos executados na Web3.
( ) São contêineres descentralizados que realizam as provas de trabalho para a geração de novos blocos encadeados a partir de um bloco gênesis.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EBSERH
Prova:
FGV - 2024 - EBSERH - Grupo Analista de Tecnologia da Informação |
Q3250630
Banco de Dados
Observe a figura a seguir.
O esquema de modelagem multidimensional usado é do tipo
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EBSERH
Prova:
FGV - 2024 - EBSERH - Grupo Analista de Tecnologia da Informação |
Q3250624
Banco de Dados
Não existe uma definição única e precisa de aplicações ou sistemas
de Big Data embora se saiba que eles podem manipular dados
estruturados, semiestruturados ou não estruturados. As
aplicações ou sistemas de Big Data são tipicamente caracterizados
pelos conceitos que compõem os “quatro Vs” (embora outros
também tenham sido especificados).
Em relação ao tema, relacione os conceitos a seguir às suas respectivas aplicações.
1. Volume.
2. Variedade.
3. Velocidade.
4. Veracidade.
( ) Os sistemas gerenciadores de bancos de dados relacionais foram projetados e otimizados para funcionar em dados estruturados. Em aplicações de Big Data isto não é mandatório, os demais tipos de dados também têm de ser geridos e processados. Além dos estruturados, os dados podem incluir imagens, texto, áudio e vídeo. Aproximadamente 90% dos dados gerados atualmente são não estruturados. Os sistemas de Big Data precisam ser capazes de gerenciar e processar todos esses tipos de dados perfeitamente.
( ) Os dados usados em aplicações de Big Data vêm de muitas fontes, cada uma pode ter estruturas distintas e não ser totalmente confiáveis, podem haver erros, ruídos, inconsistências, desinformações deliberadas entre outros. São comumente referidos como “dados sujos”, alega-se que dados sujos custam bilhões dólares por ano e os sistemas de Big Data precisam “limpar” os dados e manter sua proveniência para justificar sua confiabilidade.
( ) Os conjuntos de dados usados nas aplicações de Big Data são massivos, normalmente na faixa de petabytes, com o rápido crescimento da Internet as aplicações em breve atingirão zettabytes. Para colocar isso em perspectiva, em 2016, o Google informou que os uploads de usuários para o YouTube exigiram 1 petabytes de nova capacidade de armazenamento por dia. Em 2018, o Facebook armazenava cerca de 250 bilhões de imagens exigindo exabytes de armazenamento.
( ) Um aspecto importante das aplicações de Big Data é que elas precisam lidar com dados que chegam ao sistema sob a forma fluxos em tempo real, exigindo que sejam capazes de processar os dados à medida que eles chegam. O Facebook processa mais de 900 milhões de fotos que os usuários carregam por dia. O Alibaba informou que durante um recente período de pico tiveram que processar 470 milhões registros de eventos por segundo. Sistemas desse tipo não permitem que os dados sejam armazenados antes do processamento.
A relação correta, na ordem apresentada, é:
Em relação ao tema, relacione os conceitos a seguir às suas respectivas aplicações.
1. Volume.
2. Variedade.
3. Velocidade.
4. Veracidade.
( ) Os sistemas gerenciadores de bancos de dados relacionais foram projetados e otimizados para funcionar em dados estruturados. Em aplicações de Big Data isto não é mandatório, os demais tipos de dados também têm de ser geridos e processados. Além dos estruturados, os dados podem incluir imagens, texto, áudio e vídeo. Aproximadamente 90% dos dados gerados atualmente são não estruturados. Os sistemas de Big Data precisam ser capazes de gerenciar e processar todos esses tipos de dados perfeitamente.
( ) Os dados usados em aplicações de Big Data vêm de muitas fontes, cada uma pode ter estruturas distintas e não ser totalmente confiáveis, podem haver erros, ruídos, inconsistências, desinformações deliberadas entre outros. São comumente referidos como “dados sujos”, alega-se que dados sujos custam bilhões dólares por ano e os sistemas de Big Data precisam “limpar” os dados e manter sua proveniência para justificar sua confiabilidade.
( ) Os conjuntos de dados usados nas aplicações de Big Data são massivos, normalmente na faixa de petabytes, com o rápido crescimento da Internet as aplicações em breve atingirão zettabytes. Para colocar isso em perspectiva, em 2016, o Google informou que os uploads de usuários para o YouTube exigiram 1 petabytes de nova capacidade de armazenamento por dia. Em 2018, o Facebook armazenava cerca de 250 bilhões de imagens exigindo exabytes de armazenamento.
( ) Um aspecto importante das aplicações de Big Data é que elas precisam lidar com dados que chegam ao sistema sob a forma fluxos em tempo real, exigindo que sejam capazes de processar os dados à medida que eles chegam. O Facebook processa mais de 900 milhões de fotos que os usuários carregam por dia. O Alibaba informou que durante um recente período de pico tiveram que processar 470 milhões registros de eventos por segundo. Sistemas desse tipo não permitem que os dados sejam armazenados antes do processamento.
A relação correta, na ordem apresentada, é:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EBSERH
Prova:
FGV - 2024 - EBSERH - Grupo Analista de Tecnologia da Informação |
Q3250623
Banco de Dados
A forma normal Boyce-Codd (FNBC) foi inicialmente proposta
como um tipo de simplificação de uma determina forma normal
(FN). No entanto, descobriu-se que ela era mais rigorosa.
A FN que a FNBC visava simplificar é a
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EBSERH
Prova:
FGV - 2024 - EBSERH - Grupo Analista de Tecnologia da Informação |
Q3250622
Banco de Dados
Data Warehouses (DW) e Mineração de Dados (MD) são muito
difundidos em diversos tipos de organizações. Eles possuem usos
consagrados nas áreas de arquiteturas de sistemas de informação
e Big Data.
Com relação ao DW e MD, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) O objetivo do DW é dar suporte ao processo de tomada de decisão com dados por intermédio de diversos tipos de algoritmos tais como regras de associação, árvores de classificação. A MD pode ser usado juntamente com o DW para com certos tipos de tomada de decisão em cenários de aplicações de Big Data.
( ) Para tornar o DM mais eficiente o DW dever ter uma coleção de dados agregada e resumida. A MD ajuda na extração de novos padrões que não podem ser encontrados apenas ao consultar e processar dados e metadados do DW.
( ) As aplicações de MD devem ser projetadas para facilitar seu uso juntamente com o DW. Para bancos de dados muito grandes (da ordem de grandeza de terabytes até petabytes de dados), o uso bem-sucedido das aplicações de MD dependerá, em primeiro lugar da construção de um DW.
As afirmativas são, respectivamente,
Com relação ao DW e MD, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) O objetivo do DW é dar suporte ao processo de tomada de decisão com dados por intermédio de diversos tipos de algoritmos tais como regras de associação, árvores de classificação. A MD pode ser usado juntamente com o DW para com certos tipos de tomada de decisão em cenários de aplicações de Big Data.
( ) Para tornar o DM mais eficiente o DW dever ter uma coleção de dados agregada e resumida. A MD ajuda na extração de novos padrões que não podem ser encontrados apenas ao consultar e processar dados e metadados do DW.
( ) As aplicações de MD devem ser projetadas para facilitar seu uso juntamente com o DW. Para bancos de dados muito grandes (da ordem de grandeza de terabytes até petabytes de dados), o uso bem-sucedido das aplicações de MD dependerá, em primeiro lugar da construção de um DW.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EBSERH
Prova:
FGV - 2024 - EBSERH - Grupo Analista de Tecnologia da Informação |
Q3250621
Banco de Dados
BPMN 2.0 é uma linguagem gráfica padronizada para representar
processos de negócios que podem ser facilmente compreensíveis
por todos os usuários, desde o nível empresarial que criam os
rascunhos iniciais dos processos, aos desenvolvedores técnicos
responsáveis pela implementação dos tecnologia que executará
esses processos.
Com base no BPMN 2.0, relacione os elementos de modelagem elencados a seguir às suas respectivas representações gráficas.
1. Fluxo de mensagem
2. Objeto de Dados
3. Lane
4. Gateway
A relação correta, na ordem apresentada, é
Com base no BPMN 2.0, relacione os elementos de modelagem elencados a seguir às suas respectivas representações gráficas.
1. Fluxo de mensagem
2. Objeto de Dados
3. Lane
4. Gateway
A relação correta, na ordem apresentada, é
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
Prefeitura de Cuiabá - MT
Prova:
FGV - 2024 - Prefeitura de Cuiabá - MT - Auditor Fiscal Tributário da Receita Municipal - Tecnologia da Informação (Tarde) |
Q3158076
Banco de Dados
Um projeto de banco de dados é composto de várias etapas
(também chamadas de projetos ou subprojetos), como o projeto
de esquema de banco de dados, o projeto dos programas que
acessam e atualizam os dados e o projeto de segurança para
controlar o acesso aos dados. Com relação ao projeto de banco de
dados, considere as afirmações abaixo:
I. A fase inicial do projeto é especificar as necessidades de dados dos prováveis usuários do sistema, através de descrições textuais e gráficas.
II. O projeto conceitual traduz as necessidades dos usuários para um esquema conceitual, como por exemplo o modelo entidade-relacionamento. Bem como, nesta fase, é elaborado uma especificação das necessidades funcionais (os usuários descrevem os tipos de operações que serão realizadas sobre os dados.
III. O projeto lógico mapeia o esquema conceitual de alto nível para um modelo físico do sistema de banco de dados, como definição de tabela e seus relacionamentos.
IV. Na fase do projeto físico, o projetista especifica os recursos físicos do esquema resultante do modelo lógico. Esses recursos incluem a forma de organização do arquivo e as estruturas de armazenamento internas.
Está correto o que se afirma em
I. A fase inicial do projeto é especificar as necessidades de dados dos prováveis usuários do sistema, através de descrições textuais e gráficas.
II. O projeto conceitual traduz as necessidades dos usuários para um esquema conceitual, como por exemplo o modelo entidade-relacionamento. Bem como, nesta fase, é elaborado uma especificação das necessidades funcionais (os usuários descrevem os tipos de operações que serão realizadas sobre os dados.
III. O projeto lógico mapeia o esquema conceitual de alto nível para um modelo físico do sistema de banco de dados, como definição de tabela e seus relacionamentos.
IV. Na fase do projeto físico, o projetista especifica os recursos físicos do esquema resultante do modelo lógico. Esses recursos incluem a forma de organização do arquivo e as estruturas de armazenamento internas.
Está correto o que se afirma em
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