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Com relação ao data profiling , analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

I. Inspeciona dados e avalia a qualidade, usa dados e técnicas estatísticas para descobrir a verdadeira estrutura, conteúdo e qualidade de uma coleção de dados.

II. O mecanismo produz estatísticas que os analistas de dados podem utilizar para identificar padrões no conteúdo e na estrutura dos dados.

III. As contagens de nulos, a frequência de distribuição e os valores máximos e mínimos são exemplos de estatísticas utilizadas. As afirmativas são, respectivamente,

A F – V – V.
B F – F – V.
C V – V – V.
D F – V – F.
E V – F – F.

Entre os fatores que influenciam o desempenho de um banco de dados em operações de busca, os índices se destacam pela facilidade de uso em relação ao ganho obtido. Assinale o tipo de índice mais frequente em instalações de bancos de dados relacionais.

A Árvores B.
B Bitmaps .
C Full text.
D Redes neurais.
E Tabelas HASH.

Nos processos de carga de dados em bancos relacionais por meio de processos tipo ETL, é comum a obtenção de dados oriundos de planilhas eletrônicas, listas de contatos, e outros dados de ambientes que chegam na forma de texto, especialmente quando disponíveis por meio de tecnologias não diretamente integradas aos bancos de dados. Assinale a extensão de arquivo que é usualmente empregada em arquivos dessa natureza.

A .COM
B .CSV
C .DOC
D .FTP
E .PDF

No contexto de uma instalação Oracle, nas suas versões mais recentes, DBA_TABLES e USER_TABLES referem-se, principalmente,

A ao conjunto de permissões de acesso em vigor nos bancos de dados.
B ao conjunto de usuários registrados nos bancos de dados.
C aos mecanismos para extração de metadados.
D aos processos de autenticação em aplicações Web.
E aos processos de indexação e otimização de tabelas.

Considere a estrutura de dados a seguir. { titulo: "Votação no Congresso", corpo: "A votação foi realizada em São Paulo.", categoria: "Notícias", vistas: 200, assuntos: ["lei", "impostos"], data: 12/05/2023 } Na categorização pertinente aos bancos de dados da classe NoSQL, esse tipo de arranjo das informações é considerado

A um documento.
B um grafo.
C um par chave/valor.
D uma hash table.
E uma tabela.

Considere uma tabela T, com uma única coluna A, definida como uma chave primária, e o comando SQL a seguir. delete from T where not exists (select * from T tt where T.A > tt.A) Dado que a tabela tem 100 linhas preenchidas, assinale a opção que indica o número de linhas que será deletado pela execução do referido comando.

A 0.
B 1.
C 50.
D 99.
E 100.

Para alterar o tipo do campo nome para VARCHAR2(30) na tabela departamento de um banco de dados Oracle 11g, aberto e em condições ideais, utiliza-se o comando

A ALTER TABLE departamento AND MODIFY COLUMN nome VARCHAR2(30);
B ALTER COLUMN nome VARCHAR2(30) FROM departamento;
C ALTER TABLE departamento ALTER COLUMN nome VARCHAR2(30);
D MODIFY COLUMN nome TO VARCHAR2(30) FROM departamento;
E ALTER TABLE departamento MODIFY nome VARCHAR2(30);

No PostgreSQL 12, para buscar e exibir apenas as 5 primeiras linhas da tabela processos utiliza-se o comando SELECT * FROM processos

A SEARCH FIRST 5 ROWS;
B GET FIRST 5 ROWS ONLY;
C SEARCH ROWS=5 START=1;
D FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;
E FETCH ROWS=5 FROM BEGIN;

Um analista de dados deseja criar um modelo para classificação de documentos em duas categorias: sigilosos e públicos. À sua disposição, existe um conjunto de dados com N documentos, dos quais uma fração α deles é sigilosa. O analista quer escolher uma fração β dos N documentos para pertencer ao conjunto de teste. O objetivo é garantir que cada uma das classes (documentos sigilosos e públicos) seja responsável, em média, por ao menos 10% do total de documentos. Essa restrição precisa ser válida tanto no conjunto de treino quanto no conjunto de teste. Um par (α,β) que satisfaz as restrições do analista é:

A ? = 20% e ? = 70%;
B ? = 30% e ? = 80%;
C ? = 40% e ? = 60%;
D ? = 60% e ? = 80%;
E ? = 70% e ? = 20%.