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Ao realizar a tarefa de migrar um sistema de gerenciamento de dados para um novo data warehouse, durante o processo de modelagem conceitual e física de dados, a equipe responsável por essa migração deve tomar algumas decisões. Ao tomar essas decisões, a equipe deve considerar alguns pontos pertinentes a essa tarefa, como o fato de que

A a normalização de dados é um processo que visa eliminar redundâncias e dependências anômalas, frequentemente resultando na criação de várias tabelas menores inter-relacionadas.
B a técnica de particionamento de dados é desnecessária em um sistema de Big Data, devido à capacidade de armazenamento massivo e ao poder de processamento dos sistemas modernos.
C o principal propósito dos índices em um data warehouse é garantir a integridade dos dados, que podem ser corrompidos durante processamentos paralelos.
D o SQL é uma linguagem procedural que permite a definição de loops e de estruturas condicionais complexas dentro de consultas de banco de dados.
E cada entidade, na modelagem entidade-relacionamento (ER), deve sempre ter uma chave composta para garantir a integridade referencial no modelo de dados.

Os sistemas gerenciadores de banco de dados (SGBD) relacionais possuem diversos componentes. Um componente que todos SGBD têm é o otimizador, que tem por objetivo

A agrupar gatilhos que possuem condições semelhantes de ativação.
B ajustar o conjunto ótimo de restrições de integridade.
C criar um plano para que a execução de uma consulta seja rápida.
D melhorar o desempenho de novas definições de tabelas.
E tornar uma atualização de dados a mais rápida possível.

Um grupo de usuários de operações financeiras pretende desenvolver um sistema com uma tecnologia que trabalhe com um banco de dados específico para gerenciar negociações de Bitcoins e outros ativos digitais. Assim, as transações estarão organizadas de forma cronológica, com dados com proteção criptográfica, mas podendo ser acessados por outros grupos. Para essa implantação, necessita-se, para esse tipo de banco de dados, da tecnologia de

A blockchain
B buffers pool
C marketplace
D open source
E triggers cursor

[Questão inédita] Considerando o campo da Ciência de Dados, qual das seguintes afirmações melhor descreve o processo de “limpeza de dados”?

A Limpeza de dados é o processo de coletar dados de diferentes fontes para análise.
B Limpeza de dados envolve a correção de erros ortográficos em conjuntos de dados textuais para melhorar a precisão das análises.
C Limpeza de dados refere-se exclusivamente à remoção de valores duplicados em um conjunto de dados.
D Limpeza de dados é o processo de identificar e corrigir registros inconsistentes, incompletos ou imprecisos em um conjunto de dados.
E Limpeza de dados é uma técnica utilizada apenas em grandes conjuntos de dados, como os gerados por grandes corporações.

O setor de TI de um colégio de porte médio está trabalhando na modelagem física de um banco de dados para a biblioteca. Nesse trabalho de modelagem, o setor de TI deve considerar que a(o)

A utilização de visões não tem impacto na performance do banco de dados.
B normalização excessiva pode levar a uma redução na redundância de dados e à otimização do desempenho do banco de dados.
C indexação adequada pode acelerar as consultas relacionadas a empréstimo e devolução de livros.
D uso de índices é desnecessário, pois eles não afetam significativamente o desempenho do banco de dados.
E particionamento de tabelas é dispensável devido ao tamanho limitado dos dados de uma biblioteca de porte médio.

O comando SQL de criação de gatilhos, CREATE TRIGGER, possui algumas informações obrigatórias, dentre elas, a seguinte:

A a hora na qual o gatilho precisa ser disparado.
B a que tabela do banco de dados o gatilho estará vinculado.
C o e-mail a ser notificado após a sua execução.
D o usuário para o qual o gatilho será disparado automaticamente.
E o disparo do gatilho está vinculado à execução de um comando SELECT.

O Modelo Entidade Relacionamento (MER) foi proposto por Peter Chen em 1976 com o objetivo de capturar informação semântica a respeito do mundo real e, por meio do seu diagrama (Diagrama Entidade-Relacionamento — DER), ser uma ferramenta para projeto de banco de dados. Ao criar um DER, deve-se considerar que

A as tabelas com chave primária composta possuem uma notação especial.
B duas entidades distintas podem ter mais de um relacionamento entre elas.
C duas entidades podem estar ligadas diretamente, sem a necessidade de um relacionamento entre elas.
D as entidades fracas são aquelas que podem ou não estar relacionadas a outras entidades.
E apenas as entidades podem possuir atributos.

Um desenvolvedor está trabalhando em um projeto que requer o armazenamento de documentos, os quais são descritos por metadados variados, dependendo de diferentes requisitos de negócio. Ele decide avaliar diferentes opções de implementação disponíveis na empresa e descobre que o MongoDB pode ser usado no projeto. Considerando-se esse contexto, é adequado usar o MongoDB porque esse gerenciador de banco de dados

A armazena dados em formato estrela, que otimiza consultas para metadados variados.
B armazena dados como documentos JSON, permitindo que cada registro na base tenha uma estrutura diferente e flexível.
C estrutura dados como grafos, representando entidades e suas relações através de nós e arestas.
D organiza dados em colunas, otimizando consultas a documentos com grandes volumes de dados.
E usa tabelas relacionais com esquemas rígidos para garantir integridade referencial.

O CRISP-DM ( Cross-Industry Standard Process for Data Mining ) é uma metodologia amplamente utilizada para a análise e mineração de dados. Ela fornece um framework estruturado para realizar projetos de análise de dados, cobrindo desde a compreensão inicial do problema até a implementação das soluções. O ciclo CRISP-DM é composto por seis etapas principais: (i) Compreensão do negócio; (ii) Compreensão dos dados; (iii) Preparação dos dados; (iv) Modelagem; (v) Avaliação; (vi) Desenvolvimento. Na fase de compreensão dos dados, as tarefas desempenhadas são:

A limpeza dos dados, tratando dados faltantes, corrigindo erros e removendo outliers .
B transformação e integração dos dados, com normalização, agregação e criação de novas variáveis.
C análise e entendimento das características dos dados e de como eles se relacionam com os objetivos do negócio.
D seleção de técnicas de modelagem apropriadas (regressão, classificação, clustering e outras).
E ajuste dos parâmetros dos modelos e validação dos resultados.