Figura. Sistema de Banco de Dados. Portanto, a assertiva C é a resposta da questão. Prof a. Patrícia Lima Quintão

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1 Resolução da Prova de Conhecimentos de Bancos de Dados Olá, pessoal! A seguir destacamos a resolução da prova realizada em 17/06, para a área: Auditoria e Fiscalização, Campo de Atuação: Geral, da Controladoria-Geral da União - CGU. Estão prontos?? Então vamos juntos nessa!! Prof a Patrícia Lima Quintão Twitter: Facebook: Questões Q.26- Um Sistema de Banco de Dados é a) uma associação de dados interdependentes e hardware adequado que permitem aos usuários acesso aos mesmos. b) uma coleção de dados relacionados por processadores pertencentes a usuários com privilégio de acesso. c) uma coleção de dados inter-relacionados e um conjunto de programas que permitem aos usuários acessar e modificar esses dados. d) uma disposição de dados e atributos que permitem aos usuários construir instâncias multiestruturadas. e) uma coleção de dados de dimensionalidade variável, selecionada por cada usuário através de programas interpretadores. Chamaremos o banco de dados e o software SGBD, juntos, de Sistema de Banco de Dados. Conforme visto em nossa A ula 1, e no Bizu, um sistema de banco de dados consiste em uma coleção de dados inter-relacionados e de um conjunto de programas para acessálos. O termo refere-se a uma organização de componentes que define e regula a coleta, o armazenamento, o gerenciamento e a utilização de dados em um ambiente de banco de dados. Portanto, a assertiva C é a resposta da questão. Figura. Sistema de Banco de Dados Prof a. Patrícia Lima Quintão 1

2 Q. 27- O projeto geral do banco de dados é a) o esquema do banco de dados. b) o planejamento estratégico do fluxo de dados. c) o esquema de dimensionamento físico-financeiro do banco de dados. d) a versão inicial de instanciação dos dados a serem carregados no sistema. e) o esquema de atualização dos dados para manutenção de consistência. Veja o quadro ilustrativo seguinte extraído de nossa aula 1 e do Bizu!! Esquema = Projeto geral do BD -> alterado com pouca frequência. Instância do BD = conjunto de informações contidas em determinado BD em um dado momento. Em nossa aula até exemplificamos a diferença entre esquema e instância!! Então, tem-se a letra A como resposta da questão! Q. 28- O Modelo Relacional usa a) uma coleção de tabelas para representar os dados e as relações entre eles. b) uma coleção de tabelas de decisão para representar os dados através de relações parametrizadas. c) um conjunto de relações entre objetos representados por seus dados. d) uma tabela de relações de acesso para determinados usuários. e) uma coleção de modelos de bancos de dados com hierarquias relacionais de usuários. Bem, pessoal, esse conceito já foi cobrado pela ESAF, e em nossa Aula 5 do curso comentamos uma questão similar, listada a seguir: (ESAF/Agência Nacional de Águas /Analista Administrativo/ Tecnologia da Informação e Comunicação - Desenvolvimento de Sistemas e Administração de Banco de Dados/2009) O modelo de dados baseado numa coleção de tabelas que representam dados e as relações entre eles é denominado modelo a) relacional. b) entidade/relacionamento. c) baseado em objetos. d) de dados semiestruturados. e) objeto/relacionamento. Prof a. Patrícia Lima Quintão 2

3 Conforme vimos também no curso e no Bizu o modelo relacional tem por finalidade representar os dados como uma coleção de relações, em que cada relação é representada por uma tabela, composta por linhas, colunas e chaves primárias, relacionadas por meio de chaves estrangeiras. O conceito de tabela é o mais forte no modelo relacional. As tabelas organizam os dados em linhas e colunas, simplificando o acesso e a manipulação dos dados. Portanto, a assertiva A é a resposta da questão. Q.29 - A Mineração de Dados é a) o processo de desenvolvimento de soluções automáticas de acesso a informações úteis em depósitos de dados. b) a transformação automática de dados existentes em grandes depósitos de dados em informações quantificáveis. c) a automação da recuperação de informações caracterizadas por registros com grande quantidade de atributos. d) a descoberta de relações significativas entre dados e informações passíveis de atualização automática. e) o processo de descoberta automática de informações úteis em grandes depósitos de dados. A banca utilizou a definição de TAN et. al (2009), abordada em nossa aula 6, questão 2, sobre mineração de dados, e no bizu. Nessa questão emitimos o seguinte comentário, que é a resposta da prova: A Mineração de dados (ou Data Mining) é o nome dado ao conjunto de técnicas que permite a extração de conhecimentos a partir de grandes volumes de dados. Em outras palavras, é o processo de descoberta AUTOMÁTICA de informações úteis em grandes depósitos de dados. Portanto, a assertiva E é a resposta da questão. Q.30- São características gerais de conjuntos de dados: a) disposição, dispersão e renderização. b) dimensão, posicionamento e homogeneidade. c) compatibilidade, dispersão e interação. d) dimensão, dispersão e resolução. e) portabilidade, concentração e resolução. Prof a. Patrícia Lima Quintão 3

4 Mais uma questão retirada de TAN et. al (2009, p. 35), que destaca três características aplicadas a muitos conjuntos de dados e que possuem um impacto significativo sobre as técnicas de mineração de dados: dimensão, dispersão e resolução. A dimensão refere-se à quantidade de atributos de um conjunto de dados; a resolução está relacionada à granularidade dos dados. Um conjunto de dados é muito disperso quando para um atributo relevante, a maioria dos valores é NULL ou um valor padrão, e esse conceito está relacionado à dispersão. Portanto, a assertiva D é a resposta da questão. Q.31- São aspectos motivadores da Mineração de Dados: a) Escalabilidade. Dimensionalidade moderada. Dados homogêneos. Propriedade e centralização dos dados. b) Extensibilidade. Alta paridade. Dados complexos e heterogêneos. Concorrência e distribuição dos dados. c) Escalabilidade. Alta dimensionalidade. Dados complexos e heterogêneos. Propriedade e distribuição de dados. d) Escalabilidade. Dimensionalidade variável. Dados compatíveis e acoplados. Adequação da distribuição de dados. e) Especialidade. Alta dimensionalidade de verificação. Dados complexos e complementares. Propriedade e consistência de dados. A banca retirou os aspectos de TAN et. al (2009, p. 05) e todos os que foram listados na assertiva C estão corretos. Um aspecto abordado no livro e não mencionado na questão é o de Análises não tradicionais. Q. 32- Classificação é a) a tarefa de atualizar uma função focal f que permeia cada conjunto de variáveis x para um dos blocos de classes y discretos. b) o mapeamento de uma função objetivo f à qual são atribuídos valores x fixados por categorias de rótulos de classes z pré-determinados. c) a função alvo f que mapeie cada classificação de atributos x para um dos eixos de classes y pré-determinados. d) a tarefa de aprender uma função alvo f que mapeie cada conjunto de atributos x para um dos rótulos de classes y pré-determinados. e) a tarefa de ordenar funções de mapeamento para cada categoria de atributos x para um dos rótulos de variáveis y controladas. Prof a. Patrícia Lima Quintão 4

5 Classificar um novo objeto é determinar com que grupo (ou classe) de objetos, já classificados anteriormente, esse novo objeto apresenta mais semelhança. O conceito da assertiva D é a resposta da questão, e mais uma vez foi retirado na íntegra de TAN et. al (2009, p. 172): é a a tarefa de aprender uma função alvo f que mapeie cada conjunto de atributos x para um dos rótulos de classes y pré-determinados. Q. 33- Uma das seguintes instruções SQL finaliza uma transação a) Stand-up work. b) Commit work. c) Complete work. d) Roll-and-stop work. e) Put-up work. Conforme vimos na Aula 3 do curso e no BIZU, o comando utilizado para efetivar (torna permanente!) as alterações feitas na base de dados é o commit. Pode-se utilizar a palavra-chave work, depois do commit, de forma opcional. Portanto, a assertiva B é a resposta da questão. Q.34- É correto afirmar que a) a cláusula from isolada define um produto vetorial das relações na operação. b) a comparação de relações e atributos é feita através da cláusula as-while. c) uma relação SQL é definida usando o comando set-relation. d) a cláusula cart isolada define um produto priorizado das relações na cláusula. e) uma relação SQL é definida usando o comando create-table. Para criar uma tabela (relação) em SQL, usa-se o comando CREATE TABLE, conforme vimos na Aula 3 do curso e no BIZU. Portanto, a assertiva E é a resposta da questão. Prof a. Patrícia Lima Quintão 5

6 Q. 35- Na linguagem SQL, chama-se de view qualquer relação que a) sendo parte do modelo lógico, torna-se visível a um usuário como uma relação pontual. b) não seja parte do modelo lógico, mas que se torna visível a um usuário como uma relação virtual. c) não seja parte do modelo físico, mas que se torna propriedade de um usuário como uma relação individual. d) não visualize o modelo lógico, mas que se torna atualizável para o usuário como uma propriedade virtual. e) não seja parte do comando lógico, mas que se torna visível a um usuário como uma visualização strong da modelagem. Uma view (visão) é criada quando da implementação do BD, então não faz parte do modelo lógico. Ainda, cabe ressaltar que a view não existe fisicamente, é uma tabela/relação virtual. No entanto, os dados contidos em uma view podem ser modificados normalmente. A assertiva B é a resposta da questão, conforme vimos na Aula 3 do curso e no BIZU. Referências Bibliográficas TAN, Pang Ning; STEINBACH, Michael; KUMAR, Vipin. Introdução ao DATAMINING Mineração de Dados. Rio de Janeiro: Editora Ciência Moderna Ltda, QUINTÃO, Patrícia Lima. Notas de aula. Ponto dos Concursos, Bizu do curso de Conhecimentos de Bancos de Dados, Ponto dos Concursos ROB, Peter; CORONEL, Carlos. Sistemas de Banco de Dados. Projeto, Implementação e Administração ELMASRI, R.; NAVATHE, S. B. Sistemas de Banco de Dados. 4. ed. Pearson HEUSER, Carlos Alberto. Projeto de banco de dados. 4. ed. Porto Alegre:Sagra, HERNANDEZ, Michael J. Aprenda a projetar seu próprio banco de dados. Tradução Patrizia Tallia Parenti. São Paulo: Makron, KORTH, Henry F.; SILBERSCHATZ, Abraham. Sistema de banco de dados.tradução Mauricio Heihachiro Galvan Abe. 2. ed. São Paulo: Makron, Prof a. Patrícia Lima Quintão 6

7 Considerações Finais Bem, pessoal, finalizando desejo-lhes muito sucesso nos desafios vindouros! Tenham a certeza e a convicção de que qualquer esforço feito nessa fase será devidamente compensado. Em outras palavras, esforce-se, mantenha-se focado e determinado, pois, certamente, valerá à pena! Um abraço. Prof a Patrícia Lima Quintão Prof a. Patrícia Lima Quintão 7

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