3356822 Ano: 2024
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEBRAE

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Analista Técnico II - Cientista de Dados
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Conceitos e FundamentosConceitos Fundamentais de Banco de Dados
AdministraçãoOtimização e Performance de Banco de DadosOtimização de Consultas
SQLConceitos e Fundamentos de SQL

Um profissional de dados foi encarregado de criar um dashboard em Qlik Sense que deverá exibir métricas de vendas por região e por produto em tempo real. Os dados estão armazenados em um banco de dados relacional SQL. Para garantir a melhor performance e a integridade das informações, esse profissional deve considerar como o Qlik Sense se conecta ao banco de dados e como as consultas SQL são estruturadas.

Tendo como referência a situação hipotética apresentada, assinale a opção em que é descrita a abordagem mais eficiente e correta para a consulta dos dados na construção desse dashboard.

A

configurar uma conexão direta ao banco de dados SQL e utilizar a linguagem SQL para realizar todas as agregações e cálculos na origem, carregando-se apenas os resultados finais para o Qlik Sense

B

carregar todos os dados brutos diretamente do banco de dados SQL para o Qlik Sense sem qualquer pré-processamento e utilizar scripts de transformação dentro do Qlik Sense para realizar todas as operações de agregação e cálculo

C

escrever uma consulta SQL complexa para carregar todos os dados necessários no Qlik Sense de uma só vez, e realizar todas as agregações e cálculos dentro do Qlik Sense com a utilização de expressões Qlik

D

exportar os dados necessários do banco de dados SQL para arquivos CSV e carregá-los no Qlik Sense, realizando-se as transformações e cálculos diretamente no Qlik Sense

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3356821 Ano: 2024
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEBRAE

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Analista Técnico II - Cientista de Dados
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Conceitos e FundamentosConceitos Fundamentais de Banco de Dados
AdministraçãoOtimização e Performance de Banco de DadosOtimização de Consultas
SQLConceitos e Fundamentos de SQL

Um cientista de dados foi encarregado de criar um dashboard para a equipe de vendas da empresa cujo objetivo é monitorar em tempo real as métricas de desempenho, como volume de vendas, receita e número de clientes novos por região. Os dados estão armazenados em um banco de dados SQL, e esse profissional deverá integrar essas consultas SQL no processo de criação do dashboard.

Considerando a situação hipotética apresentada, assinale a opção em que é descrita a abordagem mais eficiente para garantir que o dashboard seja atualizado em tempo real e que as consultas SQL sejam otimizadas para melhor performance.

A

carregar para a memória todos os dados brutos do banco de dados SQL no Qlik Sense e, depois, utilizar as ferramentas de transformação de dados dentro do Qlik Sense para calcular as métricas no momento da visualização

B

criar no Power BI um script SQL que agregue todos os dados necessários em uma única consulta e utilizar o Power BI para atualizar os dados manualmente se necessário

C

utilizar várias consultas SQL no Power BI, separadas para cada métrica individual, e configurar o Power BI para fazer a junção desses dados na camada de visualização

D

utilizar uma conexão direta ao banco de dados SQL no Qlik Sense, em que as consultas sejam executadas diretamente na fonte de dados, e configurar o dashboard para atualizações em intervalos definidos

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3356813 Ano: 2024
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEBRAE

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Analista Técnico II - Cientista de Dados
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SQLDMLSELECTGROUP BY e HAVING
SQLDMLSELECTJOINs

Em certa base de dados de e-commerce, as tabelas pedidos e clientes e possuem as seguintes estruturas:

pedidos(pedido_id, cliente_id, data_perdido e valor_pedido)
clientes(cliente_id, nome_cliente, email, cidade)

Assinale a opção em que é indicada a consulta SQL que, na base de dados descrita no texto 14A3, retorna o nome dos clientes e o valor total de seus pedidos, apenas para aqueles que tenham realizado mais de 5 pedidos no ano de 2023.

A

SELECT c.nome_cliente, SUM(v.valor_pedido) AS
total_pedidos
FROM vendas v
RIGHT JOIN clientes c ON v.id_cliente =
c.id_cliente
WHERE v.data_ pedido BETWEEN '2023-01-01' AND
'2023-12-31'
GROUP BY c.nome_cliente
HAVING COUNT(v.id_pedido) >= 5;

B

SELECT c.nome_cliente, SUM(v.valor_pedido) AS
total_pedidos
FROM vendas v
INNER JOIN pedidos c ON v.id_cliente =
c.id_cliente
WHERE YEAR(v.data_pedido) = 2023
GROUP BY c.nome_cliente
HAVING SUM(v.id_pedido) > 5

C

SELECT c.nome_cliente,
SUM(v.valor_pedido) AS total_ pedidos
FROM vendas v
LEFT JOIN clientes c ON v.id_cliente =
c.id_cliente
WHERE YEAR(v.data_pedido) = 2023
GROUP BY c.nome_cliente
HAVING SUM(v.valor_pedido) > 5;

D

SELECT c.nome_cliente,
SUM(v.valor_pedido) AS total_ pedidos
FROM vendas v
INNER JOIN clientes c ON v.id_cliente =
c.id_cliente
WHERE v.data_ pedido BETWEEN '2023-01-01' AND
'2023-12-31'
GROUP BY c.nome_cliente
HAVING COUNT(v.id_pedido) > 5;

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3356812 Ano: 2024
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEBRAE

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Analista Técnico II - Cientista de Dados
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SQLDMLSELECTGROUP BY e HAVING
SQLDMLSELECTJOINs

Em certa base de dados de e-commerce, as tabelas pedidos e clientes e possuem as seguintes estruturas:

pedidos(pedido_id, cliente_id, data_perdido e valor_pedido)
clientes(cliente_id, nome_cliente, email, cidade)

Um cientista de dados precisa analisar o comportamento de compra dos clientes na base de dados descrita no texto 14A3. O objetivo dessa análise é calcular o valor total gasto por cliente em pedidos feitos no mês anterior ao atual.

Com base nessa situação hipotética, assinale a opção em que consta o comando que executará corretamente o cálculo requerido.

A

SELECT nome, valor_total
FROM clientes
WHERE data_pedido > CURRENT_DATE - INTERVAL '1
month';

B

SELECT nome, SUM(valor_total) AS total_gasto
FROM clients
LEFT JOIN pedidos ON clientes.cliente_id =
pedidos.cliente_id
GROUP BY nome;

C

SELECT nome,
SUM(valor_pedido) AS total_ pedido FROM
clientes
INNER JOIN pedidos ON clientes.cliente_id =
pedidos.cliente_id
WHERE data_pedido > CURRENT_DATE - INTERVAL '1
month'
GROUP BY nome;

D

SELECT nome, valor_ pedido
FROM clientes
INNER JOIN pedidos ON clientes.cliente_id =
pedidos.cliente_id
WHERE data_pedido > CURRENT_DATE - INTERVAL '1
month';

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3356811 Ano: 2024
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEBRAE

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Analista Técnico II - Cientista de Dados
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SQL

Caso um cientista de dados precise extrair, transformar e analisar grandes volumes de dados em um banco de dados relacional, usando SQL, a prática mais recomendável para garantir que as operações de análise sejam eficientes e precisas consiste em

A

aplicar funções de agregação como , e com cláusulas para resumir e agregar os dados de forma eficiente.

B

ignorar o uso de índices ao executar consultas, já que a criação e a manutenção de índices são responsabilidades do administrador do banco de dados.

C

usar comandos * em todas as consultas para garantir que todas as colunas sejam retornadas, facilitando a análise posterior.

D

utilizar subconsultas (subqueries) complexas em vez de operações de junção para simplificar a lógica das consultas.

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3356548 Ano: 2024
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEBRAE

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Analista Técnico II - Business Intelligence
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A modelagem de dados multidimensional é

A

otimizada para inserção, alteração e consultas de pequenas partes do banco de dados, com foco em normalização, para reduzir as redundâncias e permitir a consistência; nesse modelo, os dados são voláteis e passíveis de alteração.

B

uma representação do banco de dados a partir de uma coleção de relações para suportar o processamento de transações online (OLTP - Online Transaction Processing).

C

uma técnica de modelagem de banco de dados voltada para consultas de diferentes perspectivas em um data warehouse e otimizada para consultas analíticas (OLAP - Online Analytical Processing).

D

um conjunto de uma ou mais relações com diferentes nomes, sendo o esquema do seu banco de dados a coleção dos esquemas de cada relação que os compõe.

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3356546 Ano: 2024
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEBRAE

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Analista Técnico II - Business Intelligence
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Modelagem de DadosAtributos

Em modelagem de dados relacional, atributos

A

referenciais são aqueles que não pertencem propriamente à entidade onde estão, mas fazem algum tipo de referência a essa entidade com outra entidade.

B

descritivos são aqueles que servem como definidores de nomes ou rótulos de identificação aos objetos aos quais pertencem, como, por exemplo, código, matrícula, número.

C

nominativos são aqueles que dependem de outro atributo ou até mesmo de outra entidade para existir.

D

derivados são aqueles capazes de demonstrar, ou representar, características formadoras, ou pertencentes, a um objeto.

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3356541 Ano: 2024
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEBRAE

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Analista Técnico II - Business Intelligence
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Banco de Dados RelacionalRestrições de Integridade

Considerando que, na modelagem de dados relacional, a integridade de domínio pode ser feita com base em restrições nas informações armazenadas, assinale a opção que corresponde à restrição que determina que todos os valores de determinada coluna devem ser exclusivos.

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3355553 Ano: 2024
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: AOCP
Orgão: DPE-MS

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Analista de Defensoria - TI/Segurança
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AdministraçãoSegurançaSegurança de Dados
AdministraçãoSegurançaSQL Injection

A respeito da SQL Injection, analise as assertivas e assinale a alternativa que aponta a(s) correta(s).

I. Um ataque de SQL Injection consiste na inserção ou "injeção" de uma consulta SQL parcial ou completa através da entrada de dados ou transmitida do cliente (navegador) para a aplicação web.

II. Os ataques de SQL Injection são um tipo de ataque de injeção, a falha é dificilmente detectada e explorada. Nesses ataques, os comandos SQL são injetados para afetar a execução de comandos SQL predefinidos.

III. Um ataque de SQL Injection bem-sucedido pode ler, modificar, executar, recuperar dados confidenciais ou gravar arquivos no sistema de arquivos e, em alguns casos, emitir comandos para o sistema operacional.