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

A limpeza de dados, data cleansing, é uma tarefa importante que pode ser complexa e demorada, no entanto é um investimento fundamental que pode melhorar a qualidade e a utilidade dos dados para futuras análises. Seja um conjunto de dados com informações de saúde referentes a uma população. Pode-se limpar esses dados para identificar e tratar valores extremos, discrepantes, contraditórios ou inválidos. Com isso, há maior confiabilidade para estimar a prevalência, a incidência, a mortalidade e os fatores de risco de uma doença naquela população representada por aqueles dados. Por exemplo, seja o conjunto de dados abaixo referente a uma amostra de 5 indivíduos em uma mesma cidade, na qual um analista percebeu a necessidade de limpeza de dados por conta de potenciais inconsistências.  Indivíduo 1: Sexo: Feminino; Idade: 8 anos; Altura: 1,15m; Peso: 40kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 85 bpm Indivíduo 2: Sexo: Masculino; Idade: 22 anos; Altura: 1,60m; Peso: 60kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 72 bpm Indivíduo 3: Sexo: Feminino; Idade: 40 anos; Altura: 1,60m; Peso: 55kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 10 bpm Indivíduo 4: Sexo: Masculino; Idade: 55 anos; Altura: 1,90m; Peso: 100kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 70 bpm Indivíduo 5: Sexo: Feminino; Idade: 70 anos; Altura: 1,50m; Peso: 60kg; Batimento Cardíaco em Repouso: 70 bpm  Qual ação é a única claramente necessária para realizar data cleansing neste conjunto de dados específico? 

A: Corrigir o valor da altura no indivíduo 1, pois parece anormalmente alto.
B: Verificar o peso no indivíduo 2, pois nessa idade e altura deveria ser um valor maior.
C: Confirmar o valor do batimento cardíaco no indivíduo 3, que parece anormalmente baixo.
D: Alterar o peso no indivíduo 4, pois não condiz com os valores de sexo, idade e altura indicados.
E: Modificar o valor da altura do indivíduo 5, pois é anormalmente baixo para a idade e sexo.
Banco de Dados Banco de Dados

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

A: Binária
B: K-Means
C: de Entropia
D: de Largura Igual
E: de Frequência Igual
Banco de Dados Álgebra relacional

Para um estudo do tema Educação, foram coletados dados de escolas e de professores em todos os municípios brasileiros. Esses dados foram armazenados em duas relações (tabelas), organizadas de acordo com o seguinte modelo relacional:  ESCOLA (cod-escola, nome-escola, cod-municipio, quantidade-alunos) PROFESSOR (CPF, nome-prof, data-nascimento, cod-municipio-residencia, cod-escola-prof)  A chave primária de ESCOLA é cod-escola, e a de PROFESSOR é CPF. A coluna cod-escola-prof em PROFESSOR é uma chave estrangeira e indica em que escola o professor leciona. Considere a utilização dos operadores de Projeção (π ou PROJETE), Seleção (σ ou SELECIONE) e Junção ( ou JUNTE) da Álgebra Relacional. Que sequência de operações, em Álgebra Relacional, produz como resultado uma relação R-X com CPF e nome dos professores que NÃO residem no mesmo município onde lecionam? 

A: R-X ← SELECIONE CPF, nome-prof de PROFESSOR onde cod-municipio-residencia é diferente de cod-municipio
B: R-A ← JUNTE PROFESSOR a ESCOLA onde cod-municipio-residencia é diferente de cod-municipio R-X ← PROJETE CPF, nome-prof de R-A
C: R-A ← SELECIONE CPF, nome-prof de PROFESSOR R-X ← JUNTE R-A a ESCOLA onde cod-escola-prof = cod-escola
D: R-A ← JUNTE PROFESSOR a ESCOLA onde cod-escola-prof = cod-escola R-B ← SELECIONE R-A onde cod-municipio-residencia é diferente de cod-municipio R-X ← PROJETE CPF, nome-prof de R-B
E: R-A ← PROJETE CPF, nome-prof de PROFESSOR R-B ← JUNTE R-A a ESCOLA onde cod-escola-prof = cod-escola R-X ← SELECIONE R-B onde cod-municipio-residencia é diferente de cod-municipio
Banco de Dados SGBD - Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados , SQL , Banco de Dados Relacionais

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

A: a qualidade de dados pode ser mais difícil de ser garantida, quando comparado a um SGBDR.
B: a realização de adaptações para persistir conteúdos distintos é mais demorada do que em um SGBDR.
C: o desempenho de uma consulta aos dados é maior do que em um SGBDR.
D: os formatos de data são padronizados, da mesma forma que em SGBDR.
E: dados binários de qualquer natureza podem ser persistidos, o que um SGBDR não consegue fazer.
Banco de Dados SGBD - Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados , PostgreSQL

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 

A: das definições (esquema) do banco de dados Alfa, apenas
B: das definições (esquema) dos bancos de dados Alfa e Beta, em formato proprietário, apenas
C: de todo o banco de dados Beta (esquema e dados) em formato proprietário
D: dos dados do esquema Beta do banco de dados Alfa em formato textual (comandos SQL)
E: dos dados do banco de dados Alfa em formato textual (comandos SQL)
Banco de Dados Big Data

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 

A: sua abordagem, que reflete uma solução simplificada de processamento de dados paralelos em um cluster.
B: sua função map(), que gera, para cada registro de entrada, um ou mais pares (chave,valor).
C: sua função reduce(), que gera um resultado combinado em valores que compartilham chaves distintas.
D: sua demanda pela existência de um esquema de dados.
E: natureza estática de suas funções, que devem respeitar a especificação original, caracterizando uma restrição inerente a essa abordagem.
Banco de Dados Banco de Dados Paralelos e Distribuídos

O Banco Nossa Caixa é o primeiro banco do hemisfério sul a implantar o GDPS (Processamento Paralelo em Locais Geograficamente Distantes, na sigla em inglês), sistema que processa, simultaneamente, todos os dados da instituição em dois locais fisicamente separados. A tecnologia garante o armazenamento e a continuidade do funcionamento de todos os canais de atendimento e de negócios do banco, ainda que a operação de um dos equipamentos responsáveis por essas funções seja interrompida por um blecaute ou incêndio, por exemplo. O banco investiu R$ 80 milhões no projeto, que levou quatro anos desde a concepção até a implantação. Do Banco Nossa Caixa Disponível em: https://www.saopaulo.sp.gov.br/ultimas-noticias/ nossa-caixa-usa-sistema-pioneiro-de-processamento-de-dados/. Acesso em: 5 jan. 2024.  No modelo de arquitetura Massively Parallel Processor, MPP, extensibilidade e escalabilidade são características comuns e vantajosas no armazenamento e no processamento de dados paralelos.  Nesse contexto, qual modelo de processamento se enquadra à arquitetura MPP? 

A: disco compartilhado (shared-disk)
B: memória compartilhada (shared-memory)
C: memória distribuída (shared-nothing)
D: três esquemas (ANSI/SPARC)
E: visões materializadas (materialized view)
Banco de Dados Banco de Dados Paralelos e Distribuídos

Apesar de existirem diversas aplicações reais em que há necessidade de ingestão periódica de dados, em algumas a ingestão em lote pode não ser vantajosa, como, por exemplo, em 

A: análise e planejamento de consumo de energia.
B: análises históricas e de tendências no mercado de ações.
C: integrações de sistemas empresariais, como o CRM e o ERP.
D: monitoramento e gerenciamento de tráfego urbano ou de fenômenos climáticos.
E: relatórios corporativos para análise de tendências e de desempenho de vendas.
Banco de Dados Banco de Dados Paralelos e Distribuídos

Para melhorar o processamento de grandes volumes de dados através de computação paralela ou distribuída, pode-se utilizar sharding, técnica que divide os dados em partes menores, chamadas shards. Essas partes são normalmente armazenadas em diferentes nós, ou sítios, de processamento em um sistema distribuído. O sharding é necessário para garantir a

A: privacidade dos dados
B: eficiência do processamento de dados
C: disponibilidade dos dados em caso de falha de um nó
D: escalabilidade do sistema de processamento de dados
E: consistência dos dados em caso de alteração de um shard
Banco de Dados Sistemas de Informações Gerenciais (SIG)

Existem várias abordagens para a ingestão de dados, sendo cada uma delas adequada para determinado tipo de necessidade e de cenário. No caso da ingestão de dados em tempo real, streaming, os dados são 

A: coletados e processados em intervalos regulares, por exemplo, diariamente ou semanalmente.
B: capturados e processados continuamente à medida que são gerados.
C: processados em pequenos lotes, com o processamento ocorrendo em intervalos curtos, mas não instantâneos.
D: processados apenas após um evento específico ser acionado, como, por exemplo, uma transação em banco de dados ou um clique de usuário.
E: armazenados em um data lake ou data warehouse, antes de qualquer forma de processamento ou de análise.
Banco de Dados Banco de Dados

O processo de ingestão de dados é normalmente dividido em três etapas principais:  1 - Extração, ou coleta, de dados das fontes disponíveis; 2 - Transformação dos dados coletados para que atendam às necessidades específicas de processamento e análise; e 3 - Carga dos dados em algum repositório de destino, como um banco de dados relacional ou um data lake.  Essas três etapas podem variar dependendo de os dados serem estruturados ou não.  Nesse contexto, verifica-se que, na etapa de 

A: carga, os dados estruturados são sempre transferidos diretamente ao repositório de destino, sem necessidade de transformação.
B: carga, os dados não estruturados são sempre convertidos em formatos estruturados antes de serem armazenados.
C: extração, os dados estruturados são coletados exclusivamente através de APIs especializadas.
D: transformação, os dados estruturados podem requerer conversão para um formato não estruturado para facilitar a análise avançada.
E: transformação, os dados não estruturados podem necessitar de processamento de linguagem natural ou de técnicas de reconhecimento de imagens.
Banco de Dados DER - Diagrama de Entidade e Relacionamento

Em um diagrama de entidades e relacionamentos (DER), as entidades são representadas por meio de retângulos, e os relacionamentos, por meio de losangos. No DER, um retângulo representa um conjunto de entidades. Tanto as entidades quanto os relacionamentos podem possuir atributos. Todas as entidades em um DER precisam possuir um atributo especial, denominado atributo identificador. Nesse contexto, considere que uma entidade PESQUISADOR, em um DER, representa um conjunto de pessoas que são pesquisadores. Nesse caso, o atributo identificador da entidade PESQUISADOR

A: informa a versão do DER.
B: deve, necessariamente, ser o atributo CPF.
C: viabiliza a identificação de categorias de pesquisadores.
D: permite identificar unicamente uma pessoa na entidade PESQUISADOR.
E: caracteriza o relacionamento da entidade PESQUISADOR com outra entidade.
Banco de Dados Gerência de Transações

Considere que, em um banco de dados preparado para persistir dados de apoio à realização de estudos na área agropecuária, existem duas tabelas:  IMÓVEL (cod-sncr, denominacao, cod-mun, area-total) MUNICÍPIO (cod-mun, uf, qtd-imoveis)  A chave primária de um imóvel é o seu código no Sistema Nacional de Cadastro Rural (SNCR), e a de um município é o seu código, segundo o IBGE. A coluna IMÓVEL.cod-mun é chave estrangeira e referencia MUNICÍPIO.cod-mun.  Uma aplicação, ou sistema, realiza regularmente a seguinte transação nesse banco de dados:  Início da transação Inserção dos dados de um novo imóvel na tabela IMÓVEL Atualização de qtd-imoveis na tabela MUNICÍPIO Commit  Nesse exemplo, a propriedade de atomicidade de uma transação garantirá que

A: a integridade referencial entre as duas tabelas sempre será mantida.
B: apenas usuários autorizados poderão consultar os novos dados inseridos.
C: nenhuma das duas tabelas será modificada em caso de problema durante a sua execução.
D: não existirão dois municípios com o mesmo código.
E: não haverá deadlock entre duas transações concorrentes.
Banco de Dados PostgreSQL

Considere que, em um banco de dados, há uma tabela com dados de indústrias, contendo os seguintes atributos:  INDUSTRIA (cnpj, razao-social, capital-social, qtd-alteracoes)  Nessa tabela, a chave primária é o atributo cnpj. Foi criada a seguinte stored procedure, codificada segundo a sintaxe do PostgreSQL:     Ao ser executada, essa procedure

A: altera o capital social de todas as indústrias.
B: busca as empresas com mais de uma alteração.
C: registra a quantidade de alterações realizadas em todas as indústrias.
D: incrementa a quantidade de alterações de todas as indústrias de São Paulo.
E: atualiza o capital social de uma indústria e registra quantas alterações foram realizadas nesse capital social.
Banco de Dados Modelo relacional

A tabela PESSOA, criada segundo os conceitos do Modelo Relacional para a realização de estudos na área da saúde, possui os seguintes atributos:             PESSOA (CPF, nome, sexo, idade, RG, renda, município-residência, UF-residência) A chave primária dessa tabela é o atributo CPF.  Nesse contexto, considere as seguintes dependências funcionais (DF) definidas para alguns dos atributos da tabela PESSOA:  CPF → nome CPF → renda CPF → município-residência Município-residência → UF-residência RG → nome  Considerando-se a definição da primeira, da segunda e da terceira formas normais, 1FN, 2FN e 3FN, respectivamente, a tabela PESSOA NÃO está na

A: 1FN, devido à DF CPF → nome
B: 2FN, devido à DF CPF → RG
C: 2FN, devido à DF RG → nome
D: 3FN, devido à DF CPF → renda
E: 3FN, devido à DF Município-residência → UF-residência
Banco de Dados Banco de Dados Paralelos e Distribuídos , SGBD - Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados , Metadados e Metainformação

O IBGE é responsável no Brasil pela Classificação Nacional de Atividades Econômicas (código CNAE). Considere que um órgão de atuação nacional, que possui infraestrutura de Tecnologia de Informação e Comunicação (TIC) em todos os estados brasileiros, deseja realizar um censo de pequenas e médias empresas em 10 estados do Brasil. Para guardar os dados dessas empresas, foi criado um banco de dados distribuído (BDD) relacional com particionamento horizontal, também conhecido como sharding em muitos SGBDs NoSQL, utilizando como critério de distribuição a UF onde se localiza a sede da empresa, de tal modo que as empresas do Rio de Janeiro têm seus dados guardados na infraestrutura de TIC desse órgão no Rio de Janeiro. Com os dados distribuídos dessa forma,

A: a falha em uma das infraestruturas de TIC pode inviabilizar o uso de todo o banco de dados.
B: as características ACID não podem ser garantidas em uma transação distribuída.
C: as consultas a dados sumarizados podem ser otimizadas por meio da utilização de MapReduce.
D: os metadados do BDD devem ficar localizados apenas na infraestrutura de TIC da sede do órgão.
E: os programas que consultam esses dados precisam saber em que estado eles se encontram.
Banco de Dados SQL

Considere que um banco de dados foi criado para dar apoio à avaliação de instrumentos e políticas de gestão de trânsito no Brasil, nos últimos cinco anos. Os dados foram organizados e persistidos nas três seguintes tabelas, definidas de acordo com modelo relacional de dados: SINISTRO, com dados dos acidentes de trânsito; MUNICIPIO, com dados de municípios; e RODOVIA, com dados de rodovias estaduais e federais.  SINISTRO (cod-sinistro, data-e-hora, localizacao, cod-rodovia, cod-municipio, quantidade-de-vitimas) RODOVIA (cod-rodovia, nome, estadual-ou-federal) MUNICIPIO (cod-municipio, uf, quantidade-de-habitantes) Os atributos que formam as chaves primárias de cada tabela estão sublinhados. Na tabela SINISTRO, há duas chaves estrangeiras: cod-rodovia, que indica onde ocorreu o sinistro, caso ele tenha ocorrido em uma rodovia, e cod-municipio, que indica em que municipio ocorreu o sinistro. Nesse contexto, considere o seguinte comando SQL:  SELECT S.cod-rodovia, S.data-e-hora, quantidade-de-vitimas FROM SINISTRO S WHERE S.cod-rodovia IN (                SELECT R.cod-rodovia                FROM RODOVIA R                WHERE R.estadual-ou-federal = 'federal') AND EXISTS (              SELECT *              FROM MUNICIPIO M              WHERE M.cod-municipio = S.cod-municipio              AND M.quantidade-de-habitantes < 50000)  Os resultados produzidos pela execução desse comando apresentam o código da rodovia, a data e hora e a quantidade de vítimas de sinistros ocorridos em 

A: rodovias federais que passam por municípios com menos de 50.000 habitantes.
B: rodovias federais, em municípios com menos de 50.000 habitantes.
C: rodovias federais que têm como origem ou destino municípios com menos de 50.000 habitantes.
D: município com menos de 50.000 habitantes ou em rodovias federais.
E: município com menos de 50.000 habitantes com duas ou mais rodovias federais.
Banco de Dados Modelagem de dados

As relações entre países podem assumir várias formas, como, por exemplo, as de natureza econômica, política ou militar. Em muitos casos, essas relações são formalizadas por meio de tratados internacionais que podem envolver dois ou mais países. As relações que os países têm entre si são de particular interesse da área de estudo denominada Relações Internacionais. Uma forma bastante adequada de modelar relacionamentos entre objetos em um banco de dados é utilizar um modelo de grafos, um dos modelos populares dos chamados bancos de dados NoSQL. Nesse modelo, os dados são representados por meio de nós e relacionamentos, ou arestas. Dois dos tipos de grafos comuns, implementados por gerenciadores de banco de dados, são o Resource Description Framework (RDF) e o Labeled Property Graph (LPG). A respeito desses tipos de grafos, verifica-se que as(os)

A: triplas com sujeito, predicado e objeto tornam os grafos do tipo LPG mais completos.
B: atributos são nós em grafos do tipo LPG.
C: grafos dos tipos RDF e LPG possuem nós com propriedades (atributos).
D: grafos do tipo LPG podem ter relacionamentos com propriedades (atributos).
E: rótulos nos grafos do tipo RDF permitem distinguir nós de relacionamentos.
Banco de Dados DW - Data Warehouse

Um analista de dados está desenvolvendo um data warehouse para uma empresa de varejo. Ele precisa decidir se informações sobre uma venda devem ser armazenadas em uma tabela fato ou em uma tabela dimensão. Considerando-se as características de modelagem dimensional, uma informação que deve ser armazenada em uma tabela dimensão é a(o)

A: data da venda
B: quantidade de produtos vendidos
C: custo total dos produtos vendidos
D: imposto total pago pela venda
E: valor total da venda
Banco de Dados Banco de Dados

Uma organização está implementando práticas de gerenciamento de dados para aprimorar a qualidade e a integridade dos dados em seus sistemas. Nesse contexto, qual conceito do DAMA DMBoK destaca a importância de garantir que os dados sejam precisos e atendam aos requisitos de qualidade?

A: Arquitetura de dados
B: Gerenciamento da qualidade de dados
C: Governança de dados
D: Modelagem de dados
E: Segurança de dados
Banco de Dados Modelagem de dados

Considere os diferentes paradigmas de modelagem de dados: relacional, orientada a objetos e mapeamento objeto-relacional. Sobre esses paradigmas, verifica-se que

A: a modelagem orientada a objetos permite a representação de entidades complexas com atributos e comportamentos, refletindo mais de perto o mundo real.
B: a modelagem relacional é mais flexível do que a orientada a objetos, pois permite uma representação mais dinâmica dos dados.
C: o mapeamento objeto-relacional é um método exclusivo da modelagem relacional, permitindo a conversão direta de objetos em tabelas.
D: o mapeamento objeto-relacional é uma técnica exclusiva da modelagem orientada a objetos, não sendo aplicável a sistemas baseados em modelagem relacional.
E: os dados, na modelagem orientada a objetos, são representados como tabelas com linhas e colunas, semelhante à abordagem relacional.
Banco de Dados DER - Diagrama de Entidade e Relacionamento

A Figura a seguir exibe um modelo conceitual de dados por meio de um diagrama de classes UML.    Admita que as instâncias dessas classes sejam representadas por conjuntos não vazios e cujos nomes sejam iguais aos nomes das classes que representam.  Nessas condições, qual equação é sempre verdadeira?

A: A = B1 U B2 U C
B: B = A – C
C: B ∩ C = Ø
D: C = C1 U C2
E: C1 = C – C2
Banco de Dados SQL

De acordo com a query descrita abaixo, assinale a alternativa correta, sobre sua execução:  UPDATE pedidos SET status = 'Enviado' WHERE data_pedido < '2023-01-01' AND valor_total > 1000; 

A: Adiciona um novo pedido com status "Enviado"
B: Atualiza o status de todos os pedidos para "Enviado"
C: Retorna todos os pedidos com status "Enviado"
D: Modifica o status dos pedidos feitos antes de 2023-01-01 e com valor total superior a 1000 para "Enviado"
E: Exclui todos os pedidos feitos antes de 2023-01- 01 e com valor total superior a 1000
Banco de Dados SQL

De acordo com a query descrita abaixo, assinale a alternativa correta, sobre sua execução:  SELECT COUNT(*) FROM clientes;

A: Retorna todos os clientes
B: Retorna o maior ID cadastrado para clientes
C: Retorna a quantidade de tabelas que possuem chave com a tabela clientes
D: Retorna a soma os códigos dos clientes
E: Retorna o número total de clientes
Banco de Dados SQL

De acordo com a query descrita abaixo, assinale a alternativa correta, sobre sua execução:         UPDATE produtos SET estoque = estoque - 1 WHERE id_produto = 1001;  

A: Retorna todos os produtos
B: Atualiza o estoque do produto com ID igual a 1001, subtraindo 1
C: Atualiza o valor do produto com ID igual a 1001
D: Remove todos os produtos com ID igual a 1001
E: Atualiza o estoque de todos os produtos
Banco de Dados Modelo relacional

De acordo com modelo entidade relacionamento (MER). Analise as afirmativas abaixo e dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F).  ( ) O Modelo Entidade-Relacionamento é especificamente projetado para representar dados de forma física, sem se preocupar com a visão lógica dos usuários.  ( ) A chave primária de uma entidade é um atributo (ou conjunto de atributos) que identifica exclusivamente cada instância da entidade no banco de dados.  ( ) Atributo descritivo é uma propriedade ou característica de uma relação (versus de uma entidade).  Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo:

A: F - F - F
B: V - V - F
C: V - F - F
D: F - V - V
E: V - V - V