import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
  'Nome': ['Alice', 'Maria', 'Ana'],
  'Idade': [25, 30, 35],
  'Disciplina': ['Direito', 'Direito', 'Direito'],
  'Situacao': ['Aprovada', 'Reprovada', 'Aprovada']
})

colunas_interesse = ['Nome', 'Situacao']
tabela = df[colunas_interesse].values.tolist()
print(tabela[0][0])

Com base no código precedente, julgue o item que se segue, relativo à linguagem de programação Python, considerando que o ambiente em uso possua as bibliotecas necessárias instaladas.

Ao se executar esse trecho de código, será exibido o resultado a seguir.

['Alice', 'Aprovada']

use std::sync::{Arc};
use std::thread;

fn main() {
  let counter = Arc::new(0);
  let mut handles = vec![];
  for _ in 0..10 {
    let counter_clone = Arc::clone(&counter);
    let handle = thread::spawn(move || {
      let mut num =
      counter_clone.lock().unwrap();
      *num += 1;
    });
    handles.push(handle);
  }

  for handle in handles {
    handle.join().unwrap();
  }
  println!(“Resultado final do contador: {}”,
  *counter.lock().unwrap());
}

Com base no trecho de código precedente, escrito em Rust, que cria um contador, julgue o item a seguir.

A instruçãolet counter = Arc::new(0); combina exclusão mútua com contagem atômica de referência e garante acesso seguro e exclusivo a dados entre threads.

Acerca de bancos de dados NoSQL, de banco de dados em memória e de data lake, julgue o item subsecutivo.

Bancos de dados em memória são inerentemente mais seguros contra falhas de energia que bancos de dados em disco, pois eles armazenam todos os dados em uma cache volátil que é sincronizada automaticamente com o armazenamento persistente.

Acerca de bancos de dados NoSQL, de banco de dados em memória e de data lake, julgue o item subsecutivo.

Em bancos de dados NoSQL distribuídos, o uso de replicação embasada em quórum pode introduzir latência adicional nas operações de escrita, uma vez que um número específico de réplicas deve confirmar a operação antes que ela seja considerada bem-sucedida, o que pode impactar o tempo de resposta do sistema.

Acerca de bancos de dados NoSQL, de banco de dados em memória e de data lake, julgue o item subsecutivo.

Um data lake funciona como uma arquitetura de armazenamento que requer que todos os dados sejam estruturados e limpos antes de serem armazenados.

Com base na tabela de nome vendas apresentada acima e nos conceitos de SQL, DLL e DML, julgue o próximo item.

idVenda	idCliente	dataVenda	valorVenda
1	101	10/09/2023	150.00
2	102	12/09/2023	250.00
3	101	15/09/2023	200.00
4	103	20/09/2023	200.00
5	102	25/09/2023	180.00

A operação para adicionar uma coluna nova à tabela vendas é realizada por meio de DML.

Com base na tabela de nome vendas apresentada acima e nos conceitos de SQL, DLL e DML, julgue o próximo item.

idVenda	idCliente	dataVenda	valorVenda
1	101	10/09/2023	150.00
2	102	12/09/2023	250.00
3	101	15/09/2023	200.00
4	103	20/09/2023	200.00
5	102	25/09/2023	180.00

A execução do comando SQL a seguir apresentará a soma de todas as vendas cujo valor excede 150.00.
SELECT SUM(valorVenda) FROM vendas WHERE valorVenda > 150.00;

Com base na tabela de nome vendas apresentada acima e nos conceitos de SQL, DLL e DML, julgue o próximo item.

idVenda	idCliente	dataVenda	valorVenda
1	101	10/09/2023	150.00
2	102	12/09/2023	250.00
3	101	15/09/2023	200.00
4	103	20/09/2023	200.00
5	102	25/09/2023	180.00

As tarefas de eliminar registros da tabela vendas e de criar um índice para otimização de consultas devem ser executadas com DDL.

No que se refere à integridade referencial e à modelagem dimensional, julgue o item que se segue.

A integridade referencial garante que os valores de chaves estrangeiras correspondam aos valores válidos na tabela referenciada, mas não impede que essas chaves sejam nulas, desde que a coluna permita valores nulos.

No que se refere à integridade referencial e à modelagem dimensional, julgue o item que se segue.

No âmbito da modelagem dimensional, as tabelas de fato armazenam medidas quantitativas que representam eventos de negócios, enquanto as tabelas dimensão contêm dados descritivos que auxiliam na interpretação e na análise das métricas da tabela de fato.