@karenvictoriateixeir

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Ambicioso

Segundo Harrison (2019), para que sistemas computacionais possam aprender conceitos novos se faz necessário a implementação de métodos/algoritmos de classificação, cujo o principal objetivo basicamente é ensinar o computador que a partir de uma base para aprendizado o sistema possa realizar classificações futuras. Um algoritmo muito usado em machine learning são os algoritmos de regressão linear, que por definição é um algoritmo supervisionado para estimar o valor de algo se baseando em uma serie de dados antigos, de forma resumida, o computador irá analisar os dados antigos tentando prever os dados futuros. Existem hoje dois tipos de regressão onde apenas um deles fazem a utilização de várias variáveis independentes para tentar realizar a previsão dos dados. HARRISON, M. Machine Learning – Guia de Referência Rápida: Trabalhando com Dados Estruturados em Python. Novatec, 2019. Com base no texto, assinale a alternativa que corresponde com o método de regressão citado. Alternativas Alternativa 1: Regressão Linear Simples. Alternativa 2: Regressão Linear Múltipla. Alternativa 3: Regressão Linear Complexa. Alternativa 4: Regressão Linear Derivativa. Alternativa 5: Regressão Linear Compilada.
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Conforme Almeida, Tokumoto, Freitas (2021), a tecnologia Deep learning (DL) permite relacionar dados e encontrar padrões que os seres humanos têm dificuldade, ou não conseguem, pelo tempo necessário para processar e analisar esses dados. Além disso, estes mesmos autores salientam que um software baseado em ML aprende uma tarefa T por meio de uma experiência E, em relação a uma métrica de desempenho P, se o seu desempenho na tarefa T, quando medido pela métrica P, aumenta com a experiência E. Com isso, pode-se ter I) uma tarefa para determinar, com base em imagens de exames, se um tumor é maligno ou benigno; a medida de desempenho é o percentual de diagnósticos corretos; e a experiência de treinamento ocorrem através das imagens de tumores obtidas de exames médicos (raio X, ultrassom, tomografia, ressonância magnética, etc.). PORTANTO, II) Se o desempenho é adequado, a tarefa não pode ser realizada, pois o aprendizado não foi satisfatório. ALMEIDA, Iara Carnevale de; TOKUMOTO, Ronie Cesar; FREITAS, Janaína Aparecida de. ​Técnicas de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina). Maringá - PR.: Unicesumar, 2021. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta: Alternativas Alternativa 1: As asserções I e II são proposições falsas. Alternativa 2: A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa. Alternativa 3: A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. Alternativa 4: As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I. Alternativa 5: As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
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Ao listar todos os possíveis aspectos que podem influenciar o desenvolvimento de uma doença, por exemplo, você pode notar que, cada um desses aspectos se trata de uma variável. Sim, são variáveis que, dependendo de cada pessoa, podem assumir valores diferentes. Esses valores podem ser binários (zeros e uns), apenas para diferenciar entre a presença ou ausência de certo aspecto, podem ser divididos em categorias (como faixas etárias), ou podem ser valores numéricos contínuos (como peso). Observe que o objetivo dessa pesquisa seria entender o desenvolvimento de tal doença em pessoas de maneira geral e, para isso, listamos possíveis aspectos que possam ter influência nesse processo. O que estamos fazendo é o ponto de partida para a criação de uma “equação” que poderia representar esse desenvolvimento (ou não) dessa doença. Considerando as informações do texto, analise as afirmações a seguir e a relação existente entre elas. I – Um modelo estatístico é dado por uma equação linear. PORQUE II – Ao somar todas as variáveis disponíveis, formamos uma equação linear. Alternativas Alternativa 1: As afirmações I e II são falsas. Alternativa 2: A afirmação I é verdadeira e a afirmação II é falsa. Alternativa 3: A afirmação I é falsa e a afirmação II é verdadeira. Alternativa 4: As afirmações I e II são verdadeiras e a afirmação II é uma justificativa correta para I. Alternativa 5: As afirmações I e II são verdadeiras, mas a afirmação II não é uma justificativa correta para I.
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Vimos durante a disciplina, que a modelagem estatística está incorporada dentro de uma “grande área” da estatística denominada Inferência Estatística ou Estatística Inferencial. Sobre a Estatística Inferencial, analise as afirmações a seguir: I – Um dos principais objetivos ao se fazer pesquisa é conseguir generalizar as descobertas para toda a população. Tais generalizações são obtidas por meio de estatística inferencial. II – Dentro da Modelagem Estatística, uma vez que ela está incorporada dentro da estatística inferencial, a estatística descritiva perde sua necessidade. III – Dentro da Estatística Inferencial, trabalhamos com a organização e resumo dos dados coletados. IV – A Estatística Inferencial está associada à estimação de parâmetros representativos. É correto o que se diz em: Alternativas Alternativa 1: I e II, apenas. Alternativa 2: I e IV, apenas. Alternativa 3: I, II e IV, apenas. Alternativa 4: I, III e IV, apenas. Alternativa 5: I, II, III e IV.
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Considere o segunte gráfico de dispersão entre duas variáveis. Além do gráfico de dispersão, foram ajustados dois modelos estatísticos. Fonte: o autor. Levando em consideração as informações no gráfico, analise as afirmações a seguir e a relação existente entre elas. I - O gráfico exibe um ajuste perfeito de ambos os modelos estatísticos ajustados PORQUE II - As linhas que representam os modelos estão, aparentemente, seguindo uma direção próxima à distribuição dos dados. Alternativas Alternativa 1: As afirmações I e II são falsas. Alternativa 2: A afirmação I é verdadeira, e a afirmação II é falsa. Alternativa 3: A afirmação I é falsa, e a afirmação II é verdadeira. Alternativa 4: As afirmações I e II são verdadeiras, e a afirmação II é uma justificativa correta para a afirmação I. Alternativa 5: As afirmações I e II são verdadeiras, mas a afirmação II não é uma justificativa correta para a afirmação I.
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De acordo com Patil (2018), uma análise exploratória dos dados se refere ao processo crítico de realizar investigações iniciais no conjunto de dados para descobrir informações que possam ser úteis, como verificar padrões, observar anomalias, testar algumas hipóteses e verificar suposições com a ajuda de resumos estatísticos e representações gráficas. Com base nas informações sobre Análise Exploratória dos Dados, analise as informações a seguir: I – Uma das informações que sempre conseguimos calcular na análise exploratória, é a média aritmética. II – A melhor maneira de visualizar a relação entre as variáveis é por meio de representações gráficas. III – O software R não é capaz de realizar análise exploratória dos dados. IV – O comando a segui, do software R, calcula as principais medidas de posição e de dispersão de uma variável numérica: descritivas = function(x)list( Média=mean(x), Mediana=median(x), Max.Min=range(x), Amplitude=max(mpg) - min(mpg), Variância=var(x), DesvioPadrão=sd(x), CoeficienteVariação=sd(x)/mean(x)*100, Quantis=quantile(x) ) É correto o que se diz em: Alternativas Alternativa 1: I e II, apenas. Alternativa 2: II e IV, apenas. Alternativa 3: I, II e IV, apenas. Alternativa 4: II, III e IV, apenas. Alternativa 5: I, II, III e IV.
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De acordo com Everitt e Howell (2005[2]), o modelo estatístico é composto por uma ou mais equações. Em cada equação, uma variável (ou um conjunto de variáveis) funciona como resposta a ser obtida – ela fica do lado esquerdo do sinal de igualdade. Tais variáveis são chamadas de variáveis dependentes. Nessa mesma equação, um diferente grupo de variáveis são utilizadas para explicar as variáveis dependentes e, portanto, são chamadas de variáveis explicativas (ou variáveis independentes). São as variáveis que ficam do lado direito do sinal de igualdade. Considere a seguinte pesquisa: Um construtor está interessado em descobrir o tempo que irá utilizar para levantar a fundação de uma obra civil. Para isso, pesquisou na cidade outras obras, identificando o tamanho em metros quadrados da obra, os matérias utilizados e a quantidade de funcionários trabalhando. Considerando essas informações, analise as afirmações a seguir e a relação existente entre elas: I – A variável resposta que esse construtor está interessado é o tempo gasto. PORQUE II – As variáveis explicativas que podem ser utilizadas são o tamanho da obra, os materiais utilizados e a quantidade de funcionários. Alternativas Alternativa 1: As afirmações I e II são falsas. Alternativa 2: A afirmação I é verdadeira e a afirmação II é falsa. Alternativa 3: A afirmação I é falsa e a afirmação II é verdadeira. Alternativa 4: As afirmações I e II são verdadeiras e a afirmação II é uma justificativa correta para I. Alternativa 5: As afirmações I e II são verdadeiras, mas a afirmação II não é uma justificativa correta para I.
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A validação de um modelo estatístico é, possivelmente, o passo mais importante na sequência de criação de um modelo. É, também, um dos passos mais ignorados. A utilização de um modelo que não se ajusta corretamente aos dados pode fornecer respostas equivocadas à questão que está sob investigação. E isso pode ser fatal à sua pesquisa. Se coloque na posição de um gestor, cuja responsabilidade é tomar uma decisão com base nas informações apresentadas pela equipe responsável pela análise estatística. Se um modelo estatístico, que nós já vimos, se trata de uma função, estiver “fora do eixo” por poucos pontos, isso já pode resultar em diferenças grandes quando os valores aplicados nessa função forem grandes. Com esse objetivo, a busca por “diminuir os erros” é constante dentro da modelagem estatística. Com base nessas informações, analise as afirmações a seguir: I – Um resíduo é a diferença entre um valor estimado por um valor observado. II – Para verificar a qualidade do ajuste de um modelo, é necessário analisar a qualidade dos resíduos, verificando sua normalidade, homoscedasticidade e independência. III – O método dos mínimos quadrados para estimação dos parâmetros busca encontrar coeficientes cujos resíduos sejam os menores possíveis. IV – O gráfico Quantil-Quantil consegue comparar os resíduos do modelo com a distribuição normal de probabilidade. É correto o que se diz em: Alternativas Alternativa 1: I, apenas. Alternativa 2: II e III, apenas. Alternativa 3: I, II e IV, apenas. Alternativa 4: II, III e IV, apenas. Alternativa 5: I, II, III e IV.
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Quando se pretende empreender um estudo estatístico completo, existem diversas fases do trabalho que devem ser desenvolvidas para se chegar aos resultados finais do estudo. Essas etapas ou operações são chamadas fases do trabalho estatístico e são de âmbito da Estatística Descritiva. As fases do método estatístico são: Definição do problema, Planejamento, Coleta dos dados, Crítica dos dados, Apuração dos dados, Exposição ou Apresentação dos dados e finalmente, a Análise e Interpretação dos resultados (CORDEIRO, 1999). O autor ressalta em seu estudo a importância de resumir os dados, através de sua contagem e agrupamento. Sendo um trabalho de condensação e de tabulação dos dados, que chegam ao analista de forma desorganizada, tornando impossível a tarefa de apreender todo o significado pela simples leitura e que dependendo das necessidades e dos recursos disponíveis do interessado o processo pode ser manual, mecânico, eletromecânico ou eletrônico. CORDEIRO, G. M., Introdução à Teoria Assintótica. Rio de Janeiro: IMPA, 1999. (adaptado) Considerando o texto anterior, assinale a alternativa que corresponde à fase da estatística descritiva indicada. Alternativas Alternativa 1: Coleta dos dados Alternativa 2: Crítica dos dados. Alternativa 3: Apuração dos dados. Alternativa 4: Análise dos resultados. Alternativa 5: Apresentação dos dados
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A modelagem estatística é uma representação mais simplificada da realidade, através de um modelo desenvolvido com técnicas (baseadas em probabilidades), com o objetivo de descrever diferentes aspectos de interesse. Um modelo estatístico é formado por duas partes: uma variável de resposta (variável dependente), e variáveis de informação coletada (variáveis independentes), o que compõe uma ou mais equações. EVERITT, B., HOWELL, D. C. Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science. Volume 4. John Wiley & sons, 2005. (adaptado) Considerando o texto anterior, considere a situação hipotética, em que você está realizando tarefas para ganhar sua mesada, e para cada tarefa que você realiza, você ganha 3 reais. Avalie as afirmações a seguir. I. A variável independente é a quantidade de tarefas feitas, pois essa é a variável sobre a qual você tem controle. II. A variável dependente é a quantidade de tarefas que você faz, pois você escolhe a quantidades de tarefas que quer fazer. III. A variável independente é dinheiro total recolhido pelas tarefas, pois não se tem um controle constante por mais tarefas que você realize. IV. A variável dependente é a quantia de dinheiro que você ganha, pois a quantia de dinheiro que você ganha depende de quantas tarefas você realiza. É correto o que se afirma em: Alternativas Alternativa 1: I e IV, apenas. Alternativa 2: II e III, apenas. Alternativa 3: III e IV, apenas. Alternativa 4: I, II e III, apenas. Alternativa 5: II, III e IV, apenas.
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A Ciência de Dados está, indiscutivelmente, interligada com a Estatística. Os fundamentos básicos matemáticos para a atuação com qualquer conjunto de dados estão dentro da estatística. Mas tais fundamentos básicos, somados com toda a análise estatística envolto à modelagem existe para um “bem maior”. Praticamente todas as técnicas estatísticas aplicadas a qualquer conjunto de dados busca um objetivo em comum: a tomada de decisão. Mas, como a estatística e a modelagem estatística podem auxiliar na tomada de decisão? Elabore um breve texto argumentando sobre os aspectos de uma tomada de decisão dentro de uma pesquisa, bem como as implicações da construção de um modelo estatístico nessa tomada de decisão.
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As estruturas heterogêneas armazenam dados que possuem múltiplas características, ou seja, uma variável que armazena diferentes tipos de dados (características) de informações representando um único elemento. Uma das estruturas heterogêneas em Python é a tupla. Sobre esta estrutura assinale a alternativa correta. Alternativas Alternativa 1: tupla permite apenas ser incluído um tipo de dado Alternativa 2: tupla possui um funcionamento similar a uma matriz Alternativa 3: após inserir os elementos na tupla não podem ser alterados Alternativa 4: em uma tupla podemos incluir, remover e editar vários elementos Alternativa 5: tuplas possuem maior desempenho por serem de estruturas homogêneas
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Você estudou sobre várias estruturas de armazenamento que auxiliam na construção de funcionalidades para solucionar problemas do cotidiano. Entendendo os conceitos de cada estrutura, analise a seguinte definição de uma estrutura de dados: “é uma sequência de elementos, sendo que cada elemento contém um objeto e o endereço do elemento seguinte”. Com base nesta definição, assinale a alternativa que possua estas características. Alternativas Alternativa 1: Fila Alternativa 2: Vetor Alternativa 3: Tupla Alternativa 4: Matriz Alternativa 5: Lista Ligada
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O Python é uma linguagem muito versátil que possui várias estruturas que permitem armazenar e organizar os dados de forma que facilitem o desenvolvimento de forma muito especializada. Uma destas estruturas é o set que é uma das principais formas de armazenar dados heterogêneos Alternativas Alternativa 1: set é uma coleção desordenada de elementos que possui elementos únicos e índices para referência Alternativa 2: set é uma coleção ordenada de elementos que possui elementos em duplicidade e índices para referência Alternativa 3: set é uma coleção desordenada de elementos que possui elementos em duplicidade e índices para referência Alternativa 4: set é uma coleção ordenada de elementos que não possui elementos em duplicidade e índices para referência Alternativa 5: set é uma coleção desordenada de elementos que não possui elementos em duplicidade e sem índices para referência
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Quando trabalhamos com modelos de classificação, um dos problemas que precisamos resolver é o desbalanceamento de classes. A classe desbalanceada ocorre quando temos um conjunto de dados que possui muitos exemplos de uma classe e poucos exemplos da outra classe. O resultado desse modelo será enviesado, ou seja ele tende a classificar os novos dados como sendo da classe que possui mais exemplos. Existem problemas em que esse desbalanceamento é comum como em casos de detecção de fraudes e diagnóstico médico. Nesses casos, há um número maior de exemplos com transações financeiras normais, assim como os diagnósticos médicos que não detectam doenças também são maiores. Elaborado pelo professor, 2022. Com base no enunciado, identifique a alternativa que contém táticas para minimizar os problemas de classificação com classes desbalanceadas. Alternativas Alternativa 1: Aplicar técnicas de otimização e usar modelos pré-treinados. Alternativa 2: Tratar os valores dos outliers e Aplicar vários algoritmos ao conjunto de dados. Alternativa 3: Melhorar o processo de engenharia de atributos e ajustar os hiperparâmetros do modelo. Alternativa 4: Criar exemplos sintéticos a partir dos atributos e eliminar os valors nulos do conjunto de dados. Alternativa 5: Avaliar outras métricas além da precisão total do modelo e gerar uma reamostragem do conjunto de dados.
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A matriz de confusão é um método amplamente utlizado para avaliar modelos de classificação. Com base em uma matriz de confusão é possível identicar a precisão geral do modelo, bem como a precisão em prever elementos de classes diferentes. A matriz de confusão mostra os valores reais observados em um conjunto de dados, e as previsões para essas classes, feitas pelo modelo de classificação Elaborado pelo professor, 2022. Analise a seguinte matriz de confusão, aplicada a um modelo de classificação, cujo objetivo é prever se um determinando cliente fará uma nova compra ou não. Qual a previsão total do modelo e as previsões das classes "Compra" e "Não Compra"? Alternativas Alternativa 1: Precisão total: 84,3%; Precisão da classe "Compra": 91,1%; Precisão da classe "Não Compra": 70,5% Alternativa 2: Precisão total: 91,1%; Precisão da classe "Compra": 84,3%; Precisão da classe "Não Compra": 70,5% Alternativa 3: Precisão total: 70,5%; Precisão da classe "Compra": 91,1%; Precisão da classe "Não Compra": 84,3% Alternativa 4: Precisão total: 84,3%; Precisão da classe "Compra": 70,5%; Precisão da classe "Não Compra": 91,1% Alternativa 5: Precisão total: 91,1%; Precisão da classe "Compra": 70,5%; Precisão da classe "Não Compra": 84,3%
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Uma empresa precisa cadastrar seus colaboradores para armazenar as seguintes informações: nome , idade, CPF, função, salário e o departamento. Depois de identificados os dados e concluída a modelagem desses dados, temos as seguintes tabelas: Colaborador (codigo_colaborador, nome, idade, cpf, func, salario e codigo_depto), Departamento (codigo_depto, nome). Elaborado pelo professor, 2022. Com base nas tabelas, você precisa escrever uma consulta SQL para listar todos os departamentos e seus respectivos colaboradores, com as informações de nome e salário. Identifique o comando SQL que implementa essa solicitação. Alternativas Alternativa 1: SELECT * FROM Colaborador JOIN Departamento ON codigo_depto = codigo_depto Alternativa 2: SELECT * FROM Departamento d JOIN Colaborador c ON d.codigo_depto = c.codigo_depto Alternativa 3: SELECT d.nome, c.nome, c.salario FROM Departamento d JOIN Colaborador c ON d.codigo_depto = c.codigo_depto Alternativa 4: SELECT d.nome, c.nome, c.salario FROM Departamento d JOIN Colaborador c WHERE d.codigo_depto > c.codigo_depto Alternativa 5: SELECT d.nome, c.nome, c.salario FROM Colaborador c JOIN Departamento d WHERE d.codigo_depto = c.codigo_depto
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Durante a construção de um modelo de dados precisamos especificar as tabelas, seus atributos e relacionamentos. Também precisamos nos preocupar com a normalização desses dados para evitar, principalmente, redundância e, consequentemente, inconsistências. Em um determinado modelo, uma tabela T está respeitando a segunda forma normal (2FN). Elaborado pelo professor, 2022. Considerando as informações apresentadas, assinale a alterantiva que descreve as informações sobre a tabela T. Alternativas Alternativa 1: A tabela possui atributos não-atômicos. Alternativa 2: A tabela possui chave primária com apenas um atributo. Alternativa 3: Essa tabela também está na forma normal Boyce-Codd. Alternativa 4: A tabela contém atributos não chave que são totalmente dependentes de toda a chave primária. Alternativa 5: A tabela contém atributos não chave que são transitivamente dependentes de parte da chave primária ou que são independentes.
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Um departamento de Recursos Humanos quer armazenar informações sobre os colaboradores da empresa (nomes, endereços, salários, departamentos, CPF e número da conta bancária). Devido ao volume de dados a empresa opta por comprar um sistema de banco de dados. O departamento de RH, entre outras funcionalidades, quer garantir que esses dados não sejam compartilhados com pessoas não autorizadas. Elaborado pelo professor, 2022. Considerando o cenário descrito, qual a função do Sistema Gerenciador do Banco de Dados irá garantir a confidencialidade dos dados do departamento de Recursos Humanos? Alternativas Alternativa 1: Recuperação de falhas Alternativa 2: Linguagem de consulta Alternativa 3: Otimização de consultas Alternativa 4: Controle de concorrência Alternativa 5: Integridade e segurança dos dados
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Durante um processo de manutenção e manipulação de algumas tabelas em um banco de dados, você precisará inserir dois registros em uma tabela (comando insert), alterar três registros em uma outra tabela (comando update) e excluir um registro em uma terceira tabela (comando delete). Depois de realizar as inserções, fazer as alterações e excluir um registro, você deverá escrever consultas (comando select) para recuperar dados para geração de alguns relatórios. ​Elaborado pelo professor, 2022. ​Com base no cenário descrito, e seguindo as instruções para aplicar os comandos da linguagem SQL, identifique o componente da linguagem que você deverá utilizar. Alternativas Alternativa 1: Linguagem de Script Alternativa 2: Linguagem de Baixo Nível Alternativa 3: Linguagem de Controle de Dados Alternativa 4: Linguagem de Definição de Dados Alternativa 5: Linguagem de Manipulação de Dados
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Dado o controle de estoques de uma empresa de produção e embarque de peças, observe a descrição do esquema relacional abaixo para as tabelas Peça, Fornecedor e Embarque. Peca(CodPeca, NomePeca, CorPeca, PesoPeca) Fornecedor(CodFornecedor, NomeFornecedor, StatusFornecedor) Embarque(CodPeca, CodFornecedor, QuantidadeEmbarque) Elaborado pelo professor, 2022. Considere que é necessário executar um comando SQL que recupere o total de peças embarcadas agrupadas por fornecedor. Com base nessas informações, identifique o comando que recupera esses dados. Alternativas Alternativa 1: SELECT f.NomeFornecedor, e.QuantidadeEmbarque FROM Fornecedor f JOIN Embarque e ON f.CodFornecedor = e.CodFornecedor GROUP BY f.NomeFornecedor Alternativa 2: SELECT f.NomeFornecedor, e.QuantidadeEmbarque FROM Fornecedor f, Embarque e WHERE f.CodFornecedor = e.CodFornecedor GROUP BY f.NomeFornecedor Alternativa 3: SELECT f.NomeFornecedor, SUM(e.QuantidadeEmbarque) FROM Fornecedor f JOIN Embarque e ON f.CodFornecedor = e.CodFornecedor GROUP BY f.NomeFornecedor Alternativa 4: SELECT f.NomeFornecedor, COUNT(e.QuantidadeEmbarque) FROM Fornecedor f JOIN Embarque e ON f.CodFornecedor = e.CodFornecedor GROUP BY f.NomeFornecedor Alternativa 5: SELECT f.NomeFornecedor, AVG(e.QuantidadeEmbarque) FROM Fornecedor f JOIN Embarque e ON f.CodFornecedor = e.CodFornecedor GROUP BY f.NomeFornecedor
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Um banco de dados deve ser feito para armazenar informações sobre um catálogo de músicas. Os dados que devem ser armazenados sobre a música inclui seu nome, gênero e tempo de execução. Cada música também tem um intérprete (cantor), e cada intérprete pode cantar várias músicas. Também deve ser possível criar listas de músicas (playlists). ​Elaborado pelo professor, 2022. Sobre a definição da estrutura de tabelas no banco de dados, assinale a alternativa que corresponde a abstração ideal para a armazenagem dos dados. Alternativas Alternativa 1: Música, Gênero e Lista Alternativa 2: Música, Intérprete e Lista Alternativa 3: Música, Intérprete e Lista Alternativa 4: Música, Gênero e Intérprete Alternativa 5: Música, Gênero, Intérprete e Lista
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Uma chave primária (Primary Key – PK) é um identificador único para uma determinada linha (registro) em uma tabela de um banco de dados, em outras palavras, se uma tabela foi construída para armazenar dados de clientes de uma empresa, a chave primária permite a consulta de dados de um cliente específico. Elaborado pelo professor, 2022. Sobre as definições de uma chave primária (Primary Key – PK) assinale a alternativa correta. Alternativas Alternativa 1: Devem possuir valores únicos, do tipo caracter e não podem estar vazios. Alternativa 2: Devem possuir valores únicos, imutáveis e não podem estar vazios e nulos. Alternativa 3: Devem possuir valores únicos, imutáveis e devem conter valores numéricos. Alternativa 4: Devem possuir valores únicos, do tipo numérico, imutáveis e podem ser nulos. Alternativa 5: Devem possuir valores únicos, do tipo numérico, podem ser modificados e não podem ser nulos.
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Uma razões para implantar Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados é garantir a consistência dos dados. Casos esses sistemas não sejam implantados, restrições de consistência podem não ser satisfeitas, por exemplo, um professor pode pertencer a um departamento inexistente, dois alunos podem ter o mesmo número de identificação (matrícula), os saldos das contas podem ficar abaixo do mínimo permitido e assim por diante. SILBERSCHATZ, Abraham; KORTH, Henry F. DatabaseSystem Concepts. 6ª ed. McGraw-Hill, 2019. Sobre as vantagens de utilizar um Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados assinale a alternativa correta Alternativas Alternativa 1: a aplicação de segurança Alternativa 2: o controle de concorrência Alternativa 3: o cumprimento da integridade Alternativa 4: a interação com o gerenciador de arquivos Alternativa 5: a manutenção de cópias de segurança e recuperação
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