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CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões
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352 questões encontradas
ID 5526 Banco de Dados Geral CESGRANRIO 2024

Considere um cenário em que uma equipe de analistas foi deslocada para um município brasileiro de modo a avaliar aspectos da sua infraestrutura urbana (saneamento básico, iluminação pública, transporte público), em duas etapas: coleta de dados e análise. Essa equipe optou por não utilizar formulários predefinidos e estruturados para coleta de dados, e sim registrar todo e qualquer dado que julgasse ser relevante, para uma posterior triagem na fase de análise. A coleta estará focada nos dados em si, e não em como eles estão inter-relacionados. De modo a persistir os dados coletados, com os metadados possíveis (parciais), os analistas optaram por utilizar um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) NoSQL. O tipo de SGBD a ser escolhido para a etapa de coleta de dados descrita é o

A Chave-valor
B Colunar
C Documentos
D Grafos
E Relacional
ID 5510 Banco de Dados Geral CESGRANRIO 2024

Em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD), os índices são estruturas de dados que têm por objetivo tornar mais rápido o acesso aos dados. Índices são utilizados tanto em SGBD relacionais quanto em SGBD NoSQL. Considerando-se uma tabela T1 em um SGBD relacional, quanto a esses índices, verifica-se que

A devem ser criados apenas para atributos que compõem chave primária de T1.
B permitem chaves de mais de uma tabela (ex: T1 e T2) simultaneamente, em um mesmo índice.
C podem ser criados após a tabela T1 ter sido criada.
D qualquer modificação na tabela T1 levará à recriação dos seus índices.
E serão utilizados em todas as consultas à tabela T1.
ID 5508 Banco de Dados Geral CESGRANRIO 2024

Um conjunto de dados numéricos com significativa diversidade foi apresentado à equipe de análise de dados de uma empresa. Como parte do processo decisório, os analistas necessitavam transformar um dos atributos numéricos em faixas de valores, a fim de permitir classificá-los em um universo de possibilidades. Para isso, decidiram, na etapa de enriquecimento de dados, criar um atributo, derivado do atributo numérico supracitado, em um processo de transformação de dados conhecido por discretização. Uma das características das técnicas de discretização é que

A a discretização por binning é uma técnica de divisão bottom-up que considera um número específico de categorias (bins).
B a discretização por entropia minimiza a descrição total dos dados, balanceando entre o número de bins e a qualidade da discretização.
C a discretização por histogramas é uma técnica não supervisionada, pois a formação dos bins não considera informações de classes ou rótulos.
D cada bin, no método de binning de largura igual, contém aproximadamente o mesmo número de amostras de dados.
E uma limitação da discretização por histogramas multidimensionais é a inviabilidade de captura de dependência entre atributos.
ID 5507 Banco de Dados Geral CESGRANRIO 2024

Uma equipe de ciência de dados está trabalhando na construção de um modelo preditivo utilizando um grande conjunto de dados. Durante esse processo, os cientistas de dados estão realizando o feature engineering para criar e selecionar as variáveis mais relevantes, além de aplicar técnicas de divisão de dados para garantir a eficácia e a generalização do modelo. Considerando-se esse contexto, qual combinação de técnicas maximizará a performance do modelo?

A A aplicação de técnicas de criação de features, como a interação entre variáveis, e em seguida a divisão do conjunto de dados em três partes: treinamento, validação e teste, utilizando 70% para treinamento, 15% para validação e 15% para teste, assegurando, com isso, que os três conjuntos sejam desbalanceados para refletir a distribuição real dos dados.
B A aplicação de transformações matemáticas, como a normalização, apenas no conjunto de teste, para evitar a distorção das variáveis de entrada, e a divisão dos dados restantes igualmente entre treinamento e validação.
C A realização da técnica de amostragem estratificada para dividir os dados entre treinamento, validação e teste, e em seguida a aplicação da transformação de raiz quadrada em todas as variáveis para aumentar a variância das features, garantindo que o modelo capture melhor os padrões nos dados.
D A realização da transformação logarítmica em todas as variáveis categóricas antes de realizar a divisão dos dados, e a garantia de que o conjunto de validação seja maior que o de treinamento para prevenir overfitting.
E A realização da seleção de features com a utilização de técnicas de análise de correlação, descartando as variáveis altamente correlacionadas, e a aplicação da divisão dos dados em conjuntos de treinamento e teste usando uma divisão 80/20, aplicando a validação cruzada (cross-validation) para ajustar os hiperparâmetros do modelo.
ID 5502 Banco de Dados Geral CESGRANRIO 2024

Uma empresa está desenvolvendo um dashboard interativo para monitorar o desempenho das vendas em tempo real. O objetivo é fornecer uma visão clara e acessível para diferentes níveis de usuários, desde gerentes executivos até analistas de dados. Foram definidos os seguintes requisitos: 1. Os dados de vendas precisam ser visualizados por região, produto e período de tempo. 2. O dashboard deve permitir aos usuários explorar dados específicos por meio de interações como filtros e drill-downs. 3. A organização dos elementos visuais deve ser intuitiva, priorizando informações críticas e mantendo um layout claro e acessível. Com base nas boas práticas de design de dashboards, qual abordagem deve ser adotada para garantir que o dashboard seja eficaz e acessível para todos os usuários?

A Centralizar o layout do dashboard em um gráfico de radar para comparar o desempenho das vendas por produto, sem necessidade de interatividade, e adicionar uma tabela detalhada com todos os dados brutos abaixo dos gráficos.
B Escolher um layout minimalista, com gráficos de dispersão para todas as visualizações para facilitar o entendimento, e permitir que os usuários explorem detalhes dos dados por meio de cliques em pontos específicos dos gráficos, sem a necessidade de poluir a interface com legendas ou explicações adicionais.
C Organizar o dashboard em seções, usando gráficos de barras empilhadas para comparar vendas por produto e período, com um layout responsivo que ajusta a visualização para diferentes dispositivos, e incluir filtros interativos para drill-down em dados regionais.
D Utilizar gráficos de pizza para representar a distribuição de vendas por região, colocar todos os gráficos e tabelas em uma única página para evitar que o usuário precise navegar, e priorizar a quantidade de dados exibidos.
E Utilizar um gráfico de bolhas para mostrar todas as variáveis em um único board, garantindo que todas as interações e drill-downs ocorram automaticamente ao passar o mouse sobre os elementos gráficos, sem necessidade de cliques.
ID 188 Banco de Dados Geral ACAFE 2024

A Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados é o processo de identificar padrões válidos, novos, potencialmente úteis e compreensíveis em dados. A sequência CORRETA das etapas do processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados é:

A Criação da base de dados; análise estatística preliminar; seleção dos dados; pré-processamento dos dados; data mining; interpretação e avaliação dos resultados.
B Seleção dos dados; pré-processamento dos dados; transformação dos dados; data mining, interpretação e avaliação dos resultados.
C Análise estatística descritiva; interpretação dos dados; data mining.
D Transformação dos dados; interpretação dos dados; avaliação dos dados; data mining.
E Pré-processamento dos dados; seleção dos dados para análise; data mining; transformação dos dados.
ID 110829 Banco de Dados Geral SELECON 2023

Marta trabalha em seu setor no IBGE e constatou que existe um componente do Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) que é responsável pelas atualizações e pela integridade da base de dados e outro que controla o acesso concorrente às tabelas do banco de dados. Esses componentes são, respectivamente:

A Processador do Banco de Dados e Gerenciador de Acesso ao Disco
B Gerenciador de Acesso ao Disco e Compilador DDL
C Processador de Pesquisas e Dicionário de Dados
D Dicionário de Dados e Processador de Pesquisas
E Compilador DDL e Processador de Pesquisas
ID 77281 Banco de Dados Geral IBADE 2023

Para fazer uma checagem no banco de dados SQL filtrando os dados de vários IDs, qual é a query correta para filtrar a tabela Pessoas?

A SELECT id FROM ALL Pessoas
B SELECT * FROM Pessoas WHERE id == 1,2,3,4
C SELECT [id], [nome] FROM Pessoas WHERE id like [1,2,3,4]
D SELECT * FROM Pessoas WHERE id in (1,2,3,4,5)
E SELECT * FROM Pessoas Where [1,2,3,4,5] in ID
ID 33788 Banco de Dados Geral FGV 2023

Em projetos de banco de dados, os modelos conceituais são elaborados para descrever, necessariamente,

A os aspectos de software e de hardware que serão utilizados para armazenamento de dados.
B as chaves de acesso, os controles de chaves duplicadas e a integridade referencial.
C a visão geral dos principais dados e suas relações, independentemente das restrições de implementação.
D as entidades, os relacionamentos, os índices e o sistema gerenciador de banco de dados escolhido.
E as necessidades e as preocupações para normalização das estruturas de dados.