Questões da Prova IDECAN - 2015 - PRODEB - Analista de TI - Sistemas - Administração de Dados
Foram encontradas 39 questões
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Ano: 2015
Banca:
IDECAN
Órgão:
PRODEB
Prova:
IDECAN - 2015 - PRODEB - Analista de TI - Sistemas - Administração de Dados |
Q762156
Banco de Dados
Acerca da linguagem SQL (Structured Query Language), analise as afirmativas.
I. O operador BETWEEN permite especificar intervalos de valores. II. O Operador LIKE permite verificar se algo faz ou não parte de um conjunto de valores especificados entre parênteses. III. O operador IN permite resolver alguns problemas naturais que existem quando se pretende comprar strings. IV. As comparações de valores com NULL terão de ser realizadas utilizando o operador IS.
Estão corretas apenas as afirmativas
I. O operador BETWEEN permite especificar intervalos de valores. II. O Operador LIKE permite verificar se algo faz ou não parte de um conjunto de valores especificados entre parênteses. III. O operador IN permite resolver alguns problemas naturais que existem quando se pretende comprar strings. IV. As comparações de valores com NULL terão de ser realizadas utilizando o operador IS.
Estão corretas apenas as afirmativas
Ano: 2015
Banca:
IDECAN
Órgão:
PRODEB
Prova:
IDECAN - 2015 - PRODEB - Analista de TI - Sistemas - Administração de Dados |
Q762155
Gerência de Projetos
Os grupos de processos de Gerenciamento de Projeto, segundo o PMBOK 5, estão divididos em: iniciação;
planejamento; execução; monitoramento e controle; e, encerramento. Cada um desses grupos é formado por um
grupo de processos que dá sustentação para cada uma dessas etapas do Gerenciamento de Projetos. Um dos
processos do grupo monitoramento e controle formaliza a aceitação das entregas terminadas do projeto. Assinale a
alternativa referente a este processo.
Ano: 2015
Banca:
IDECAN
Órgão:
PRODEB
Prova:
IDECAN - 2015 - PRODEB - Analista de TI - Sistemas - Administração de Dados |
Q762154
Sistemas Operacionais
O Shell é um programa interpretador de instruções, escrito em diversas versões. Algumas de suas versões incluem o
Bourne Shell (sh) padrão do Unix, o Bourne‐Again Shell (bash) considerado o Shell padrão do Linux, e o Korn Shell
(ksh), reconhecido pelo Unix e Linux e muito usado também. Na programação Shell, o comando clear é usado para
formatação de tela, ou seja, limpar os comandos digitados, mas existe uma instrução de uso geral denominada tput.
Sua sintaxe é: tput cup lin col (onde cup é cursor position – posição do cursor, lin é linha e col é coluna). Observe o
seguinte comando: tput smul. Assinale a alternativa que apresenta corretamente a descrição desse comando.
Ano: 2015
Banca:
IDECAN
Órgão:
PRODEB
Prova:
IDECAN - 2015 - PRODEB - Analista de TI - Sistemas - Administração de Dados |
Q762153
Banco de Dados
A etapa de Mineração de Dados (DM – Data Mining) tem como objetivo buscar efetivamente o conhecimento no
contexto da aplicação de KDD (Knowledge Discovery in Databases – Descoberta de Conhecimento em Base de Dados).
Alguns autores referem‐se à Mineração de Dados e à Descoberta de Conhecimento em Base de Dados como sendo
sinônimos. Na etapa de Mineração de Dados são definidos os algoritmos e/ou técnicas que serão utilizados para
resolver o problema apresentado. Podem ser usados Redes Neurais, Algoritmo Genéticos, Modelos Estatísticos e
Probabilísticos, entre outros, sendo que esta escolha irá depender do tipo de tarefa de KDD que será realizado. “Uma
dessas tarefas compreende a busca por uma função que mapeie os registros de um banco de dados em um intervalo
de valores reais.” Trata‐se de:
Ano: 2015
Banca:
IDECAN
Órgão:
PRODEB
Prova:
IDECAN - 2015 - PRODEB - Analista de TI - Sistemas - Administração de Dados |
Q762152
Banco de Dados
A Mineração de Dados (DM – Data Mining) é uma das etapas da Descoberta do Conhecimento em Base de Dados
(KDD – Knowledge Discovery in Databases), sendo considerada a principal etapa do processo de KDD. Neste processo,
existe um conceito essencial, por dois motivos principais, que tem a seguinte definição “podem ser usadas após a
etapa de Mineração de Dados, a fim de ordenar ou filtrar os padrões descobertos de acordo com o grau de interesse
associado a estes padrões; podem ser usadas para restringir ou guiar o espaço de busca de Mineração de Dados,
melhorando a eficiência da busca ao eliminar conjuntos de padrões que não satisfaçam a condições
predeterminadas”. (Goldschmidt; Passos; Bezerra, 2015.)
A definição anterior trata‐se de qual conceito?
A definição anterior trata‐se de qual conceito?