Questões de Banco de Dados do ano 2022

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Listagem de Questões de Banco de Dados do ano 2022

#Questão 971586 - Banco de Dados, SQL, FGV, 2022, TJ-DFT, Analista Judiciário - Análise de Dados

Tabela TURFE
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Analise o comando SQL a seguir.



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Considerando-se a instância da tabela TURFE descrita anteriormente, a execução do comando acima exibe no resultado o(s) nome(s): 

#Questão 971587 - Banco de Dados, SQL, FGV, 2022, TJ-DFT, Analista Judiciário - Análise de Dados

Tabela TURFE
Considere um banco de dados relacional que contém uma única tabela, TURFE, cuja estrutura é exibida com sua instância, a seguir.
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Para cada páreo, ou corrida, são armazenados os nomes dos cavalos participantes e os respectivos tempos. A classificação de cada cavalo numa corrida segue a ordem crescente de tempo. Não há empates.
Com relação à tabela TURFE, descrita anteriormente, o comando SQL que exibe, para cada páreo, somente o cavalo que chegou em último lugar com o respectivo tempo é:

#Questão 971588 - Banco de Dados, Metadados e Metainformação, FGV, 2022, TJ-DFT, Analista Judiciário - Análise de Sistemas

A equipe de analistas de sistemas do TJDFT desenvolveu o Operator COperator para o servidor OpenShift OSServer do Tribunal a fim de automatizar o gerenciamento da aplicação Kubernetes AppK.
Para implantar o COperator no formato Bundle através do OLM (Operator Lifecycle Manager) do OSServer, a equipe precisou definir os metadados referentes a nome e mantenedor do COperator no seu respectivo:

#Questão 971589 - Banco de Dados, ETL (Extract Transform Load), FGV, 2022, TJ-DFT, Analista Judiciário - Análise de Sistemas

Lino precisa preparar um grande volume de dados para minerar realizando operações de limpeza, adequação de formato, exclusão de brancos e inclusão de novos atributos derivados.
Para realizar o pré-processamento dos dados, Lino deve usar uma ferramenta do tipo:

#Questão 971590 - Banco de Dados, Data Mining, FGV, 2022, TJ-DFT, Analista Judiciário - Análise de Sistemas

Maria está explorando a seguinte tabela da base de dados de vendas do mercado HortVega:
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Utilizando técnicas de Mineração de Dados, Maria encontrou a seguinte informação:
Se um cliente compra Cacau, a probabilidade de ele comprar chia é de 50%. Cacau => Chia, suporte = 50% e confiança = 66,7%.
Para explorar a base de dados do HortVega, Maria utilizou a técnica de Mineração de Dados:

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