Questões Banco de Dados Concurso com Gabarito

51 Questão 642516 | Informática, Banco de Dados, Analista de Sistemas Júnior, Petrobras, CESGRANRIO, Ensino Superior

A independência de dados lógica, definição componente da arquitetura de três esquemas para sistemas de banco de dados, corresponde à capacidade de se efetuarem

a) mudanças no nível conceitual, sem a necessidade de modificações no nível externo e em programas aplicativos.
b) mudanças no nível interno, sem a necessidade de modificações nos níveis conceitual e externo.
c) mudanças no nível externo, sem a necessidade de modificações nos níveis interno e conceitual.
d) consultas em SQL sobre um banco de dados relacional, independente da estruturação física dos dados armazenados.
e) consultas em SQL sobre um banco de dados relacional, independente da lógica de programação usada em programas aplicativos.

53 Questão 49155 | Informática, Banco de Dados, Administrador de Dados, MDA, FUNCAB, Ensino Superior

A sigla OLAP tem por significado On-Line Analytical Processing e pode ser entendida como um software cuja tecnologia analítica de construção permite aos analistas de negócios, gerentes e executivos, analisar e visualizar dados corporativos de forma rápida, consistente e principalmente interativa. Já a sigla OLTP tem por significado Online Transactional Processing e refere-se a sistemas com base em transações.

Com relação ao OLTP e aos aspectos “frequência das atualizações”, “quantidade de dados” e “dados trabalhados ” , OLAP apresenta as seguintes características:

a) maior, pequena e atuais.
b) menor, grande e históricos
c) maior, grande e históricos.
d) menor, pequena e atuais.
e) maior, pequena e históricos.

58 Questão 118117 | Banco de Dados , Banco de Dados, Analista de Sistemas Administrador de Banco de Dados, INFRAERO, FCC, Ensino Médio

No âmbito da descoberta do conhecimento (KDD), a visão geral das etapas que constituem o processo KDD (Fayyad) e que são executadas de forma interativa e iterativa apresenta a seguinte sequência de etapas:

a) seleção, pré-processamento, transformação, data mining e interpretação/avaliação.
b) seleção, transformação, pré-processamento, interpretação/avaliação e data mining.
c) data warehousing, star modeling, ETL, OLAP e data mining.
d) ETL, data warehousing, pré-processamento, transformação e star modeling.
e) OLAP, ETL, star modeling, data mining e interpretação/avaliação.

59 Questão 23266 | Informática, Banco de Dados, Programador de Computador, CEHAP PB, CESPE, Ensino Médio

A álgebra relacional é a base matemática de bancos de dados relacionais. A álgebra relacional pode ser definida como linguagem de consulta formal e procedimental. Para banco de dados, podem ser utilizadas diversas operações provenientes da teoria de conjuntos. A seleção (select), em banco de dados relacional, é

a) o resultado de todas as tuplas que pertencem às relações presentes em uma operação.
b) uma relação que parte de duas outras, levando as tuplas comuns e não-comuns a ambas.
c) utilizada para escolher subconjunto de tuplas em uma relação que satisfaça condição de seleção predefinida.
d) executada em apenas uma relação, e o resultado é uma nova relação.

60 Questão 859934 | Informática, Banco de Dados, Agente de Tecnologia, Banco do Brasil, CESGRANRIO, Ensino Médio

Na etapa de preparação de dados em um ambiente de Big Data, pode ocorrer o aparecimento de dados ruidosos, que são dados fora de sentido no ambiente do Big Data e que não podem ser interpretados pelo sistema. Uma forma de reduzir esse efeito, e até eliminá-lo, é utilizar um método de suavização de dados, que minimiza os efeitos causados pelos dados ruidosos. Esse método consiste em

a) agrupar dados semelhantes em clusters, verificar os dados que se apresentam como ruidosos e não os inserir no ambiente de Big Data, substituindo cada um desses dados ruidosos pelo valor NULL.
b) criar um cubo de dados multidimensional para acelerar a identificação e a eliminação dos dados ruidosos encontrados, e, neste caso, os dados assumem valores predefinidos no momento do pré-processamento.
c) dividir os valores dos dados originais em pequenos intervalos, denominados compartimentos, e, em seguida, substituí-los por um valor geral, ou genérico, calculado para cada compartimento específico.
d) executar uma fusão de dados, tendo como base dados vizinhos, e obter novas variáveis que irão preencher os espaços incoerentes dentro do Big Data, eliminando o ruído.
e) realizar uma ação de Data Mining com atributos que se pareçam com dados ruidosos, gerando novos atributos, classificados como atributos “fantasmas”, sem valor para o tratamento do Big Data.

Questões de Concurso: Banco de Dados

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