ARTIGO – COMENTÁRIOS DA PROVA DE CONHECIMENTOS DE BANCO DE DADOS
CGU 2012 - ÁREA AUDITORIA E FISCALIZAÇÃO – CAMPO DE ATUAÇÃO: GERAL
PROFESSORA: PATRÍCIA QUINTÃO
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!!
Profa Patrícia Lima Quintão
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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.
Comentários
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.
Figura. Sistema de Banco de Dados
Portanto, a assertiva C é a resposta da questão.
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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.
Comentários
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.
Comentários
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.
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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.
Comentários
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.
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Comentários
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
Propriedade e centralização dos dados.
moderada.
b) Extensibilidade. Alta paridade. Dados
Concorrência e distribuição dos dados.
Dados
complexos
e
homogêneos.
heterogêneos.
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.
Comentários
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.
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Comentários
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.
Comentários
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.
Comentários
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.
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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.
Comentários
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, 2009.
QUINTÃO, Patrícia Lima. Notas de aula. Ponto dos Concursos, 2012.
Bizu do curso de Conhecimentos de Bancos de Dados, Ponto dos Concursos.
2012.
ROB, Peter; CORONEL, Carlos. Sistemas de Banco de Dados. Projeto,
Implementação e Administração. 2011.
ELMASRI, R.; NAVATHE, S. B. Sistemas de Banco de Dados. 4. ed. Pearson.
2006.
HEUSER, Carlos Alberto. Projeto de banco de dados. 4. ed. Porto
Alegre:Sagra, 2001.
HERNANDEZ, Michael J. Aprenda a projetar seu próprio banco de dados.
Tradução Patrizia Tallia Parenti. São Paulo: Makron, 2000.
KORTH, Henry F.; SILBERSCHATZ, Abraham. Sistema de banco de
dados.Tradução Mauricio Heihachiro Galvan Abe. 2. ed. São Paulo: Makron,
1995.
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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.
Profa Patrícia Lima Quintão
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