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Questões de Banco de Dados da FCC

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Listagem de Questões de Banco de Dados da FCC

#Questão 1118918 - Banco de Dados, BI (Business Intelligence), FCC, 2025, Prefeitura de São Paulo - SP, Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação

A equipe de TI de uma prefeitura está desenvolvendo um painel para monitoramento de indicadores de serviços públicos, como saúde, educação e segurança. O objetivo é disponibilizar um dashboard que integre múltiplas fontes de dados, permita atualizações em tempo real e possibilite a criação de alertas para situações criticas. Como a equipe optou pelo uso da ferramenta Grafana, a configuração que atende aos requisitos de atualização em tempo real e criação de alertas é

conectar o Grafana a uma base de dados relacional (como MySQL) e configurar atualizações e criação de alertas a cada 5 minutos.

configurar o Grafana para importar relatórios gerados no Tableau e emitir alertas em intervalos regulares.

utilizar o Grafana com uma fonte de dados, como o Prometheus, para habilitar atualização em tempo real e criar alertas.

usar o Grafana para se conectar diretamente a arquivos CSV, permitindo atualizações manuais dos dashboards com base nos dados obtidos em tempo real.

configurar o Grafana para trabalhar com o Power Bl Embedded para emitir alertas e atualizações em tempo real.

#Questão 1118919 - Banco de Dados, Big Data, FCC, 2025, Prefeitura de São Paulo - SP, Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação

A prefeitura de uma grande cidade deseja processar dados provenientes de sensores instalados no trânsito urbano, coletados em tempo real, para identificar padrões de congestionamento e propor soluções automatizadas. Nesse caso, o componente específico do Apache Spark que o torna adequado para realizar esta tarefa é o

MapReduce, que processa dados de forma distribuída, sendo ideal para o processamento em batch de grandes volumes de dados em tempo real.

framework Spark SOL, que é usado para configurar bancos de dados relacionais em tempo real, otimizando o armazenamento dos dados do trânsito.

módulo spark MLlib, que é utilizado para a coleta e processamento de dados de sensores em tempo real.

Hadoop Distributed File System (HDFS), que permite o processamento em tempo real de dados em fluxo, utilizando clusters locais para garantir baixa latência.

módulo Spark Streaming, que permite o processamento em tempo real de dados em fluxo, utilizando micro-batches para garantir baixa latência.

#Questão 1118933 - Banco de Dados, Data Mining, FCC, 2025, Prefeitura de São Paulo - SP, Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação

A prefeitura de uma metrópole implementou um sistema de análise de dados para monitorar a concessão de subsídios e benefícios sociais. No entanto, o sistema começou a detectar um aumento de solicitações fraudulentas, Incluindo a inserção de dados falsos para se qualificar a benefícios indevidos. À equipe de analistas responsável identificou uma oportunidade de utilizar as TICs em favor da sociedade, diante da flagrante violação das questões éticas. Assim, optou-se por usar uma abordagem de mineração de dados para identificar padrões de fraude nos dados, considerando que muitas fraudes envolvem pequenas manipulações difíceis de identificar. A opção escolhida foi

aplicar algoritmos de clusterização, como o KNN (K-Nearest Neighbours), nos dados históricos de solicitações para identificar padrões de comportamento de grupos distintos de beneficiários, agrupando os fraudadores em clusters específicos.

utilizar regras de associação negativas para encontrar combinações frequentes de características em solicitações fraudulentas, permitindo que o sistema aplique regras automáticas para marcar possíveis fraudes.

implementar classificação supervisionada usando o algoritmo DBSCAN, que permite rotular cada solicitação como fraudulenta ou não, com base em exemplos passados de fraudes já detectadas.

adotar métodos de séries temporais utilizando a Média Móvel Simplificada (MMS), que dá maior peso aos dados mais recentes, para observar a evolução das solicitações ao longo do tempo e detectar picos ou comportamentos atípicos que possam indicar fraudes sazonais ou concentradas em certos períodos.

aplicar a técnica de análise de anomalias para detectar padrões de comportamento discrepantes e encontrar fraudes que não seguem padrões bem definidos, utilizando métodos como isolamento de floresta (isolation forest) para encontrar outliers sutis.

#Questão 903751 - Banco de Dados, SQL, FCC, 2023, Copergás - PE, Analista Sistemas

O comando SQL que está correto, sem erros de sintaxe, é:

A) SELECT Servicos.ServicoID, Clientes.NomeCliente FROM Servicos INNER JOIN Clientes ON Servicos.ClienteID = Clientes.ClienteID;

B) SELECT COUNT(DISTINCT Cidade) FROM TABLE Clientes;

C) SELECT * FROM Clientes WHERE Cidade IS LIKE 'Recife';

D) UPDATE Clientes TO NomeCliente = 'Maria da Silva' AND City= 'Caruaru' WHERE ClienteID IS 11234;

E) DELETE FROM Clientes WHERE NomeCliente=*.*;

#Questão 903750 - Banco de Dados, SQL, FCC, 2023, Copergás - PE, Analista Sistemas

Em uma tabela chamada user de um banco de dados aberto e em condições ideais, para selecionar todos os registros que possuem nomes (campo nome) iniciados com a letra E e terminados com a letra l utiliza-se a instrução SQL SELECT * FROM user

A) LIKE = 'E*l';

B) WHERE nome = 'E%l';

C) LIKE nome CONTAINS 'E%l';

D) WHERE nome LIKE 'E*l';

E) WHERE nome LIKE 'E%l';

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