mateus-hamade/multiple-choice-questions huggingface dataset:
Banco de Dados Modelagem de dados

Analise abaixo o modelo lógico textual de um banco de dados:  TipoDeUsuario(CodigoTipoUsu,DescricaoTipoUsu) Usuario(CodigoUsu,LoginUsu,CodigoTipoUsu) CodigoTipoUsu referencia TipoDeUsuario   Sobre o modelo lógico acima, é correto afirmar que:

A: O campo CodigoTipoUsu da tabela Usuario é uma chave secundária.
B: O campo DescricaoTipoUsu da tabela TipoDeUsuario é uma chave primária.
C: Os campos LoginUsu e CodigoTipoUsu da tabela Usuario compõem uma chave primária composta.
D: O campo CodigoUsu da tabela Usuario é uma chave secundária.
E: Os campos CodigoTipoUsu da tabela TipoDeUsuario e CodigoUsu da tabela Usuario são chaves irmãs.
Banco de Dados Banco de Dados

Considere a matriz de confusão abaixo, que mostra o desempenho de um modelo de classificação, na qual TP = Verdadeiro positivo, TN = Verdadeiro negativo, FP = Falso positivo e FN = Falso negativo:      Com base na matriz de confusão e nas métricas indicadas, afirma-se que a 

A: especificidade, também conhecida como recall ou revocação, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como positivos, é de 0,9%.
B: sensibilidade, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como positivos, é de 90%.
C: acurácia, ou precision, que mostra a razão entre a quantidade de exemplos classificados corretamente como positivos e o total de exemplos classificados como positivos, dando maior ênfase para os erros FP, é de 0.75.
D: sensibilidade, também conhecida como F-measure, F-score ou score F1, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como negativos, é de 0,6%.
E: acurácia, que indica a assertividade de classificações positivas e negativas, independente da classe, é de 75%.
Banco de Dados PostgreSQL

Em um banco de dados PostgreSQL 13 aberto e funcionando em condições ideais, deseja-se criar a tabela Tab_TRT18 utilizando o comando SELECT, com o valor 1 no campo Vara, o valor Juiz1 no campo NomeJuiz e o valor vt1goiania@trt18.jus.br no campo Email. O comando correto é:

A: SELECT Vara AS 1, NomeJuiz AS 'Juiz1', Email AS 'vt1goiania@trt18.jus.br' INTO Tab_TRT18;
B: SELECT 1 AS Vara, 'Juiz1' AS NomeJuiz, 'vt1goiania@trt18.jus.br' AS Email INTO Tab_TRT18;
C: SELECT INTO Tab_TRT18 (1 AS Vara, 'Juiz1' AS NomeJuiz, 'vt1goiania@trt18.jus.br' AS Email);
D: SELECT INTO Tab_TRT18 Vara AS 1, NomeJuiz AS 'Juiz1', Email AS 'vt1goiania@trt18.jus.br';
E: SELECT VALUES (1 AS Vara, 'Juiz1' AS NomeJuiz, 'vt1goiania@trt18.jus.br' AS Email) INTO Tab_TRT18;
Banco de Dados Oracle

Considerando um banco de dados Oracle 19 aberto e funcionando em condições ideais, uma Analista foi solicitada a remover o tablespace tbs_trt18a, eliminando todas as restrições de integridade referencial que se referem às chaves primárias e únicas dentro de tbs_trt18a. Tendo os privilégios para tal ação, ela utilizou o comando: 

A: DROP TABLESPACE tbs_trt18a REMOVING CONSTRAINTS KEEPING CONTENTS AND DATAFILES;
B: DELETE TABLESPACE tbs_trt18a INCLUDING CONTENTS AND CONSTRAINTS;
C: DROP TABLESPACE tbs_trt18a WITH CONTENTS AND CONSTRAINTS ON CASCADE;
D: DROP TABLESPACE tbs_trt18a INCLUDING CONTENTS CASCADE CONSTRAINTS;
E: DELETE TABLESPACE tbs_trt18a ADDING CONTENTS ON CASCADE CONSTRAINTS;
Banco de Dados SQL

Considere que um desenvolvedor precisa realizar uma consulta em um banco de dados, para extrair a descrição dos produtos vendidos e suas respectivas categorias, a tabela utilizada para armazenar os produtos vendidos corresponde a: pedidos_produtos. Assinale a alternativa com o comando SQL correto.

A: SELECT * FROM produtos, pedidos_produtos, categorias WHERE pedidos_produtos = produtos AND produtos = categorias
B: SELECT produtos.descricao, categoria.nome FROM produtos LEFT JOIN pedidos_produtos ON pedidos_produtos.produto_id = produtos.id ORDER BY categorias.id
C: SELECT produtos.descricao, categoria.nome FROM categorias LEFT JOIN categorias ON produtos.categoria_id = categorias.id WHERE pedidos_vendidos.produto_id = produtos.id
D: SELECT produtos.descricao, categoria.nome FROM pedidos_produtos LEFT JOIN produtos ON pedidos_produtos.produto_id = produtos.id LEFT JOIN categorias ON produtos.categoria_id = categorias.id
Banco de Dados SQL

Considere que um desenvolvedor precisa criar um comando SQL que possua uma clausula que realize a ordenação dos produtos de um pedido em uma ordem decrescente de preço. Assinale a alternativa correspondente a este comando.

A: SELECT * FROM produtos_pedidos SORT DESC produtos_pedidos BY preco;
B: SELECT * FROM produtos_pedidos ARRANGE produtos_pedidos WITH preco DESC;
C: SELECT * FROM produtos_pedidos ORDER BY preco DESC;
D: SELECT * FROM produtos_pedidos ORGANIZE produtos_pedidos BASED ON preco DESC;
Banco de Dados Banco de Dados Relacionais

A utilização de vetores em programação é imprescindível em muitos casos, por exemplo, quando precisamos armazenar uma sequência de dados relacionados a um determinado objeto. Considerando um vetor de 10 posições, o modo como se acessa o terceiro elemento de um vetor, utilizando a linguagem Java é: 

A: vetor[4]
B: vetor[3]
C: vetor[2]
D: vetor[1]
Banco de Dados Banco de Dados Relacionais

A respeito do uso de procedimentos armazenados e de gatilhos em um banco de dados relacional, verifica-se, em relação à sua aplicabilidade, que

A: os gatilhos são ideais para encapsular lógica de apresentação em um banco de dados.
B: os gatilhos são usados, principalmente, para encapsular lógica de negócios complexa e reutilizável.
C: os procedimentos armazenados são preferíveis para impor restrições de integridade referencial.
D: os procedimentos armazenados são adequados para automatizar a execução de ações em resposta a eventos específicos.
E: ambos, procedimentos armazenados e gatilhos, são exclusivamente usados para consultas complexas em bancos de dados.
Banco de Dados Banco de Dados Relacionais

Considere que uma equipe está realizando uma otimização de desempenho em um banco de dados relacional. Nesse contexto, e considerando-se índices, verifica-se que os

A: índices únicos impedem a duplicação de valores em uma coluna específica, garantindo integridade.
B: índices bitmap são ideais para colunas com alta cardinalidade e consultas de igualdade, mas podem não ser eficazes em cenários de atualização frequente.
C: índices compostos são sempre mais eficientes que os índices simples, pois oferecem maior granularidade na seleção de registros.
D: clustered indexes são eficientes para consultas que envolvem operações de ordenação e agregação, mas podem causar fragmentação de dados.
E: non-clustered indexes mantêm a ordenação física dos dados na tabela, melhorando o desempenho em consultas de intervalo, mas podem aumentar a complexidade da manutenção.
Banco de Dados Data Mining , Big Data

Considerando os conceitos principais de ciência de dados, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.  ( ) Em um sistema BigData, o pipeline de dados implementa as etapas necessárias para mover dados de sistemas de origem, transformar esses dados com base nos requisitos e armazenar os dados em um sistema de destino, incluindo todos os processos necessários para transformar dados brutos em dados preparados que os usuários podem consumir. ( ) Dentre os métodos de manipulação de valores ausentes, em processamento massivo e paralelo, consta a normalização numérica, que se refere ao processo de ajustar os dados para que estejam em uma escala comparável, geralmente entre 0 e 1. ( ) A demanda crescente por medidas de criptografia ponta a ponta (da produção ao backup) tornam menos eficazes e relevantes tecnologias legadas, como a deduplicação de dados (data deduplication), que busca ajudar a otimizar o armazenamento e melhorar o desempenho de um sistema ao estabelecer processo de identificar e eliminar dados duplicados em um sistema.  As afirmativas são, respectivamente,

A: V – V – F.
B: V – F – V.
C: F – V – V.
D: F – F – F.
Banco de Dados BI (Business Intelligence)

Com relação às tecnologias relacionadas à ciência de dados, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.  ( ) Os dashboards gerados no Power BI, da Microsoft, empregando scripts do R, são gerados empregando ‘tecnologia de área restrita’ para proteger os usuários e o serviço contra riscos de segurança. ( ) Na Ciência de Dados, os dados estruturados, semiestruturados e não estruturados podem ser digeridos por redes neurais recorrentes (RNN, Recurrent Neural Network), que processavam sequências inteiras em paralelo, ou por grandes modelos de linguagem (LLM, Large Language Models), que empregam processamento sequencial das entradas. ( ) No aprendizado de máquina é usual o emprego de Métodos de Reamostragem, como: k-fold (que fatia os dados em k pedaços iguais), repeated k-fold (que repete o método k-fold várias vezes), PCA (Principal Components Analysis, que reduz a quantidade de variáveis) e bootstrap (que reduz os desvios e realizar amostragem dos dados de treino com repetições).  As afirmativas são, respectivamente,

A: V – F – F.
B: F – F – V.
C: F – V – F.
D: V – V – V.
Banco de Dados Arquitetura de Banco de Dados , DW - Data Warehouse

A arquitetura medalhão é um exemplo de data lakes. Ela é multicamadas, sendo considerada uma ótima opção para data warehouses, data marts e outros sistemas analíticos. Sobre o tema, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.  ( ) Este padrão arquitetônico é composto por três camadas, Ouro, Platina e Diamante. A camada Ouro é onde estão armazenados os dados brutos, previamente ingeridos dos sistemas externos de origem. Os dados desta camada são normalmente são recebidos “no estado em que se encontram”, mas podem ser enriquecidos com metadados adicionais, como por exemplo, data de carregamento. ( ) Na camada Platina, os dados da camada anterior são filtrados, limpos, normalizados e mesclados com outros dados. Nesta camada há visão empresarial dos dados nas diferentes áreas temáticas e principais entidades de negócios, conceitos e transações. ( ) Os dados na camada Diamante são dados “prontos para consumo”. Esses dados enriquecidos e curados podem estar no formato de um esquema em estrela clássico, contendo dimensões e tabelas de fatos, ou podem estar em qualquer modelo de dados adequado ao caso de uso de consumo.  As afirmativas são, respectivamente,

A: F – F – F.
B: V – F – F.
C: F – V – V.
D: V – V – V.
Banco de Dados Banco de Dados Multidimensionais

O modelo multidimensional é composto por diversos elementos, por exemplo, dimensões, chaves, medidas e tabelas de fatos. As tabelas de fatos podem ser do tipo

A: star e snowflake.
B: mutivalorate dataset e surrogate.
C: uncommited dataset, snapshot e dynamic dataset.
D: transaction, periodic snapshot e accumulating snapshot.
Banco de Dados Banco de Dados Orientados a Objetos , SQL

Considerando as propriedades dos bancos de dados NoSQL do tipo orientados a documentos, analise as afirmativas a seguir.  I. No primeiro nível, os documentos possuem estrutura interna própria, porém o termo documento é totalmente apropriado uma vez que, explicitamente, não podem ser arquivos multimídia ou outros tipos não estruturados. No segundo nível, documentos são armazenados em uma espécie de chave-valor. Para cada chave (ID do documento), um registro pode ser armazenado como valor, sendo que esses registros são chamados de documentos. II. Os documentos armazenados são completamente livres de esquemas, ou seja, não há necessidade de definir um esquema antes de inserir estruturas de dados. A responsabilidade é, portanto, transferida ao usuário ou ao aplicativo de processamento. III. Os documentos contêm estruturas de dados na forma de pares atributo-valor recursivamente aninhados sem integridade referencial; essas estruturas de dados são livres de esquema, ou seja, atributos arbitrários podem ser usados em cada documento sem definir primeiro um esquema.  Está correto o que se afirma em 

A: I apenas.
B: III apenas.
C: I e II, apenas.
D: II e III, apenas.
Banco de Dados Arquitetura de Banco de Dados , DW - Data Warehouse

Atualmente, existem vários modelos arquiteturais de data warehousing, comumente chamados de arquiteturas de n camadas. As mais comuns são as arquiteturas de duas e três camadas. Com relação ao modelo arquitetural de três camadas, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.  ( ) O servidor que executa o sistema operacional e o banco de dados é a terceira camada, que mantém os dados e demais softwares. ( ) O data warehouse é uma segunda camada; trata-se de um front-end cujo software de ETL computam os dados e metadados de sistemas legados e de fontes externas, consolidando, resumindo e carregando-os no servidor de banco de dados operacional. ( ) A primeira camada inclui todos os softwares do cliente, os mecanismos do business intelligence, sistemas de suporte a decisão e business analytics do back-end; ela permite que os analistas, por meio de processamento OLAP, analisem os dados históricos consolidados nos data warehouses ou data lakes.  As afirmativas são, respectivamente,

A: F – V – F.
B: V – F – F.
C: F – V – V.
D: V – F – V.
Banco de Dados Gatilhos (Triggers) , SQL

Um trigger assemelha-se a um procedimento armazenado que é invocado automaticamente, sempre que ocorre um evento previamente especificado. Sobre os diversos tipos de triggers no PL/SQL do SGBD Oracle, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.  ( ) Se o trigger for criado em uma tabela ou visão, o evento de gatilho será composto de instruções SQL do tipo DDL e será chamado de trigger de transição cruzada. ( ) Um trigger condicional pode ser um trigger do tipo DML ou de sistema que possui uma cláusula WHEN que especifica uma condição SQL que avalia para cada linha afetada pelas instruções presentes no trigger. ( ) Quando um trigger é acionado, as tabelas às quais ele faz referência podem estar passando por alterações feitas por instruções SQL nas transações iniciadas por outros usuários. As instruções SQL executadas com prioridade em relação as instruções SQL independentes.  As afirmativas são, respectivamente,

A: V – V – F.
B: V – F – V.
C: F – V – F.
D: F – F – V.
Banco de Dados Oracle , SQL

Uma junção é uma consulta SQL que combina linhas de duas ou mais tabelas, visões ou visões materializadas. Com relação aos tipos de junção suportadas pelo Oracle, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.  ( ) Uma semi-junção é uma junção de uma tabela a si mesma. Esta tabela aparece duas vezes na FROM cláusula e é seguida por aliases de tabela que qualificam os nomes das colunas na condição de junção. Para realizar uma semi-junção, o Oracle Database combina e retorna linhas da tabela que satisfazem a condição de junção. ( ) Uma junção interna estende o resultado de uma junção simples. Essa junção retorna todas as linhas que satisfazem a condição de junção e retorna algumas ou todas as linhas de uma tabela para as quais nenhuma linha da outra satisfaz a condição de junção. ( ) Uma anti-junção retorna linhas do lado esquerdo do predicado para as quais não há linhas correspondentes no lado direito do predicado. Ou seja, ele retorna linhas que não correspondem (NOT IN) à subconsulta do lado direito.  As afirmativas são, respectivamente,

A: V – V – F.
B: V – F – F.
C: F – F – V.
D: F – V – F.
Banco de Dados Oracle , SQL

Bancos de dados muito grandes (VLDB) apresentam desafios de administração, porque exigem que os DBA adotem múltiplas estratégias para mantê-los. O particionamento é componente chave dessas estratégias. Com relação às vantagens do particionamento no banco de dados Oracle v23c, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.  ( ) Permite que operações de gerenciamento de dados, como, por exemplo, carregamento de dados, criação e reconstrução de índices e operações de backup e restore, apenas no nível de tabela inteira. Isso resulta em tempos significativamente reduzidos para executar essas operações. ( ) Melhora o desempenho das consultas SQL. Muitas vezes, os resultados de uma consulta podem ser obtidos acessando um subconjunto de partições, em vez de acessar a tabela inteira. Para algumas consultas, técnica chamada de remoção de partição pode fornecer ganhos de ordem de magnitude no desempenho. ( ) Aumenta a disponibilidade de bancos de dados de missão crítica se tabelas e índices críticos forem divididos em partições para reduzir as janelas de manutenção. A execução paralela de consultas SQL oferece vantagens específicas para otimizar e minimizar os tempos de execução. A execução paralela é suportada exclusivamente para consultas SQL do tipo DDL.  As afirmativas são, respectivamente,

A: V – F – F.
B: V – V – F.
C: F – F – V.
D: F – V – F.
Banco de Dados Banco de Dados Relacionais

Um sistema gerenciador de banco de dados relacional 

A: é utilizado na análise de dados em múltiplas dimensões.
B: organiza os dados em uma estrutura de árvore, em que cada nó pode ter vários filhos, mas apenas um pai.
C: permite que se organizem dados em tabelas, que podem ser vinculadas entre si por meio de chaves primárias e estrangeiras.
D: representa os dados por objetos, com suas propriedades e métodos.
E: permite que cada registro seja acessado por diferentes caminhos, por meio de um sistema de nós interligados.
Banco de Dados PostgreSQL

Considerando o PostgreSQL como gerenciador de banco de dados, assinale a opção que apresenta os tipos de índices com melhor desempenho na aceleração de pesquisas de texto completo.

A: GiST e HASH
B: B-Tree e GIN
C: GIN e GiST
D: GiST e B-Tree
E: BRIN e GIN
Banco de Dados Banco de Dados

A paralelização em rotinas de ciência de dados traz benefícios importantes, especialmente quando é necessário tratar uma grande quantidade de dados. O principal motivador para paralelizar uma rotina é

A: aumentar a segurança sobre o valor correto do resultado.
B: reduzir a memória total utilizada.
C: reduzir o tempo para que as rotinas sejam completadas.
D: simplificar o código das rotinas.
E: diminuir o custo total do processamento.
Banco de Dados Banco de Dados

Considere o seguinte texto sobre integração de dados. Como viabilizar o compartilhamento efetivo de dados e informações das cadeias agropecuárias entre instituições de governo e dessas com a sociedade? Esta foi a principal questão que os participantes do 1º Painel de Cadeias Agropecuárias e Dados Abertos buscaram responder na tarde de quinta-feira (2/12), durante webinar realizado pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea).  Disponível em: https://www.ipea.gov.br/portal/categorias/45-todas-as-noticias/noticias/11394-especialistas-debatem-abertura- -e-integracao-de-dados-de-cadeias-agropecuarias?highlight= WyJhYmFzdGVjaW1lbnRvIiwiYWd1YSIsIidcdTAwZTFndWEiLCJhZ3VhJywiXQ==. Acesso em: 5 jan. 2024.  Considerando-se o questionamento apresentado no texto e sabendo-se que, quando da integração de conjuntos de dados de múltiplas fontes, matching é uma questão relevante, o problema de identificação de entidades em múltiplas fontes de dados remete ao desafio de  

A: agregar os objetos do conjunto de dados, oferecendo versões consolidadas de suas ocorrências.
B: detectar a ocorrência de uma mesma entidade do mundo real.
C: determinar a correlação entre os identificadores dos objetos.
D: reduzir o conjunto de dados a ser submetido ao processo de análise.
E: selecionar as variáveis mais significativas do conjunto de dados, eliminando as irrelevantes ou redundantes.
Banco de Dados Banco de Dados

A deduplicação de dados é uma técnica importante no gerenciamento de informações, especialmente em ambientes onde grandes volumes de dados são gerados e armazenados. Essa técnica é necessária em ambientes onde grandes volumes de dados são gerados porque pode ajudar a reduzir o consumo de armazenamento e a aumentar a eficiência dos processos de análise de dados. A deduplicação de dados é útil, por exemplo, no domínio da medicina, em que há grandes conjuntos de dados genômicos que são analisados para identificar padrões e mutações associadas a doenças específicas. Nesse cenário, a deduplicação é vital para assegurar a precisão das análises, pois, se amostras de DNA de um mesmo paciente são coletadas e sequenciadas em diferentes momentos e locais, pode haver uma repetição inadvertida dessas amostras no banco de dados. Nesse contexto, a deduplicação de dados é crucial para a integridade da pesquisa, pois dados duplicados podem levar a interpretações errôneas, como a superestimação da prevalência de uma mutação genética rara. A técnica de deduplicação de dados consiste em um processo de

A: agregação de dados, que combina duplicatas em um único conjunto de dados.
B: compactação de dados, que reduz o tamanho de um conjunto de dados, eliminando duplicatas.
C: restauração de dados, que recupera dados duplicados e otimiza o processo de backup.
D: replicação de dados, que permite gerar cópias de um conjunto de dados, aumentando a disponibilidade dos mesmos.
E: redução de dados, que remove duplicatas de um conjunto de dados, mantendo apenas uma única instância de cada dado.
Banco de Dados Banco de Dados

A partir de dados da pesquisa Perfil do Processado e Produção de Provas nas Ações Criminais por Tráfico de Drogas, realizada em dezembro de 2023 pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea), é possível levantar informações sociodemográficas sobre os bairros em que o direito à inviolabilidade domiciliar é relativizado. Os resultados revelam que os bairros mais ricos e aqueles de população predominantemente branca são praticamente imunes às entradas em domicílio, as quais se concentram substancialmente nos bairros mais pobres e naqueles com população predominantemente negra ou minoritariamente branca. Qual técnica de desidentificação de dados sensíveis é a mais adequada para preservar a privacidade dos indivíduos processados, permitindo, ainda, a análise sociodemográfica dos bairros? 

A: Anonimização: remover todos os identificadores diretos dos indivíduos, incluindo nome, CPF, RG e endereço, e também remover qualquer referência a bairro ou características sociodemográficas.
B: Pseudonimização: substituir os identificadores diretos dos indivíduos por códigos ou símbolos, mas publicar a tabela de correspondência junto com os dados.
C: Agregação: agrupar os dados dos indivíduos em categorias amplas, como faixa etária e classe social, mas excluir informações sobre cor ou raça e bairro.
D: Perturbação: adicionar ruído ou alterar aleatoriamente todos os valores dos dados, incluindo informações sociodemográficas e de bairro, de forma a tornar os dados inúteis para análise específica de bairro.
E: Generalização: substituir informações detalhadas de identificação pessoal por categorias mais amplas, mantendo dados sobre bairro e características sociodemográficas, como faixa etária, classe social, cor ou raça.