Grátis: Um cientista de dados precisa conhecer várias linguagens de programação para alcançar objetivos específicos. Por exemplo, você pode precisar de con... – Questões Respondidas

Bases de Dados

Outros

Um cientista de dados precisa conhecer várias linguagens de programação para alcançar objetivos específicos. Por exemplo, você pode precisar de conhecimentos de SQL para extrair dados de bancos de dados relacionais. Python pode ajudá-lo a realizar as tarefas de carregamento, transformação e análise de dados. Contudo, você pode escolher um produto como o MATLAB (que tem a própria linguagem de programação) ou o PowerPoint (que conta com VBA) para apresentar as informações para outras pessoas. [...] Os conjuntos de dados imensos com que os cientistas de dados contam muitas vezes requerem vários níveis de processamento redundante para transformá-los em dados processados úteis. Realizar essas tarefas manualmente consome muito tempo e propicia erros, então a programação é o melhor método para alcançar o objetivo de uma fonte de dados útil e coerente.
Diante do excerto apresentado e sobre o comando SELECT/FROM/WHERE da linguagem de dados SQL, para a extração de dados de uma grande massa de dados, sobre a cláusula Where, assinale a alternativa CORRETA:
A Filtra os grupos de tuplas desejadas de determinada tabela por meio de condicionais.
B Determina quais colunas serão incluídas no conjunto-resultado da consulta.
C Identifica as tabelas de onde serão retirados os dados e como as tabelas deverão ser juntadas.
D Usada para agregar linhas por meio de valores comuns de colunas.

Testando o Conhecimento

há 2 meses

Testando o Conhecimento

há 2 meses

SQL e Mineração de Dados

SQL e Mineração de Dados

Uniasselvi

Respostas

Ed

há 2 meses

Vamos analisar cada uma das alternativas em relação à cláusula WHERE na linguagem SQL: A) Filtra os grupos de tuplas desejadas de determinada tabela por meio de condicionais. - Esta opção está correta, pois a cláusula WHERE é utilizada exatamente para filtrar os registros (tuplas) que atendem a determinadas condições. B) Determina quais colunas serão incluídas no conjunto-resultado da consulta. - Esta descrição se refere à cláusula SELECT, não à cláusula WHERE. C) Identifica as tabelas de onde serão retirados os dados e como as tabelas deverão ser juntadas. - Esta descrição se refere à cláusula FROM, que especifica as tabelas a serem consultadas. D) Usada para agregar linhas por meio de valores comuns de colunas. - Esta descrição se refere à cláusula GROUP BY, que é utilizada para agregar dados. Portanto, a alternativa correta é: A) Filtra os grupos de tuplas desejadas de determinada tabela por meio de condicionais.

Essa resposta te ajudou?

0

0

left-side-bubbles-background

right-side-bubbles-background

Crie sua conta grátis para liberar essa resposta. 🤩

Já tem uma conta?

Ao continuar, você aceita os Termos de Uso e Política de Privacidade

Ainda com dúvidas?

Envie uma pergunta e tenha sua dúvida de estudo respondida!

Essa pergunta também está no material:

SQL e Mineração de Dados

SQL e Mineração de Dados

Uniasselvi

Mais perguntas desse material

As consultas mais complexas podem exigir subconsultas para resolvê-las. Portanto, uma subconsulta é uma consulta aninhada dentro do texto de uma consulta e é utilizada para fornecer as informações necessárias pela consulta que chama consulta pai. Diante do excerto apresentado, considerando uma seleção com uma subconsulta válida, sendo que esta retornará todos os clientes que possuem data de cadastro equivalente à maior data presente na tabela operação, analise as afirmativas a seguir:
Assinale a alternativa CORRETA:
I- select * from operacao where valor = (select max(valor) from operacao).
II- select nome_cliente, max(valor) from operacao where valor = (select valor from operacao).
III- select *, (select max(valor) from operacao) from cliente, where cod_cliente.operação = cod_cliente.cliente.
IV- select nome from cliente where cod_cliente IN (select cod_cliente from operacao where valor_operacao > 10).
A As afirmativas II e IV estão corretas.
B As afirmativas I e II estão corretas.
C As afirmativas II e III estão corretas.
D As afirmativas I e IV estão corretas.

Com o aumento da disponibilidade de computadores, observamos uma quantidade cada vez maior de dados científicos e comerciais armazenados em formato legível por máquina; porém, ao mesmo tempo, a lacuna entre a geração de dados e a sua compreensão também aumentou. Acumular dados geralmente não é um problema; na verdade, muitas organizações têm mais dados do que noção sobre o que fazer com eles. A respeito do aumento de dados e da compreensão deles, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
Tradicionalmente, técnicas estatísticas têm sido usadas para extrair informações implícitas dos dados, mas uma análise estatística eficaz requer uma base matemática que poucos gerenciadores de banco de dados ou especialistas em domínio possuem.
uso de algoritmos para manipular dados é o ponto central do aprendizado de máquina.
Para ser bem-sucedida, uma sessão de aprendizado de máquina deve usar um algoritmo apropriado para obter o resultado pretendido.
Além disso, os dados devem servir para análise usando o algoritmo desejado, ou será necessária uma preparação cuidadosa dos cientistas.
A etapa de processamento da mineração de dados envolve a manipulação e recuperação de dados em linguagem SQL, além das tarefas de armazenar informações em uma forma que torne o rápido acesso dos dados.

Apesar de ser a primeira cláusula presente em uma instrução SQL, a cláusula Select será uma das últimas a serem interpretadas pelo servidor que antes passa por um trabalho intenso de recuperar os dados conforme solicitação de outras cláusulas.
Sobre a seleção SQL, assinale a alternativa CORRETA:
A Retorna todas as colunas da tabela cliente de acordo com o código do cliente.
B Retorna todas as colunas apenas da tabela operação de acordo com o código do cliente.
C Retorna todas as colunas das duas tabelas, iniciando-a com cliente e, em seguida, operação.
D Filtra os grupos de tuplas desejadas de determinada tabela através de condicionais.

Por meio do avanço da internet e da computação em nuvem, o fluxo de dados aumentou consideravelmente, de forma que muitas organizações tiveram que se preparar mais para o armazenamento e o controle das informações do que para a seleção e a análise destas. Portanto, houve consideráveis investimentos em equipamentos e recursos para o armazenamento seguro de dados. Surge, então, a necessidade de tratar esses dados da forma mais eficiente possível, gerando conhecimento e, portanto, vantagem para as organizações. Foi assim que a mineração de dados, ou data mining, ganhou destaque nos últimos anos.
A respeito do avanço tecnológico no campo da mineração de dados e da necessidade de habilidades e técnicas de mineração de dados, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) processo de explorar bases de dados usando ferramentas adequadas para obter conhecimento ficou conhecido como descoberta de conhecimento em bases de dados (knowledge discovery in databases, ou KDD).
( ) A medida de frequência é a mais simples das medidas de processo estatístico, em que mede a proporção de vezes nas quais um atributo assume um dado valor em determinado conjunto de dados.
( ) A discretização é um processo mais complexo em que colocamos combinações de valores de atributos diferentes em um repositório, sendo um método mais generalizado de criar categorias.
A D V-V-F.

Um aspecto importante da condicional IN ou NOT IN é que além de um resultado a ser suportado, é possível utilizá-lo condicionando uma consulta que retorne um conjunto de resultados. Por exemplo, através de uma seleção em código SQL, com a condicional IN através do comando SELECT:
A respeito da seleção SQL apresentada no excerto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
A função de agregação "average" (avg), retorna o saldo dos valores em um grupo e a função "total" (sum) é utilizada para constar o número de tuplas em uma relação em um grupo.
Usamos a função agregada count frequentemente para constar o número de tuplas em uma relação.
As funções de agregação ou agrupamento são aquelas que tomam uma coleção (um conjunto ou multiconjunto) de valores como entrada e retornam um único valor.
A SQL oferece cinco funções agregadas embutidas: average: avg; minimum: min; maximum: max; total: sum; count: count.
A D V-V-V.

Boa parte das empresas, órgãos do governo e outras organizações possuem seus dados armazenados em mais de uma base ou conjunto de dados. Assim, os dados podem vir de mais de uma fonte ou tabela atributo-valor. No Porto, é necessário realizar tarefas específicas de pré-processamento para que os algoritmos e os especialistas de dados tratem deles de forma eficaz.
Diante do excerto apresentado, assinale a alternativa CORRETA que apresenta uma tarefa específica de pré-processamento de dados:
A Integração de dados.
B Eliminação manual de atributos.
C Redução de dimensionalidade.
D Limpeza de dados.

Leia o excerto a seguir: objetivo do aprendizado máquina é derivar modelos preditivos a partir de dados atuais e históricos. De acordo com as premissas, um algoritmo realiza o aprendizado quando obtém as devidas melhorias com uma excessiva quantidade de treinamento ou experiência. Tais resultados eficientes são alcançados por algoritmos específicos de aprendizado.
Sobre essas técnicas, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- PCA.
II- Análise descritiva.
III- Distribuição de Frequência.
A I III II.
B III I II.
C III II I.
D I II III.

Nas últimas décadas, devido ao aumento do poder computacional e do crescimento das técnicas de IA, a linha de pesquisa conhecida como Aprendizado de Máquina vem ganhando importância. Essa linha de pesquisa tem por objetivo estudar e desenvolver métodos computacionais para a obtenção de sistemas capazes de adquirir conhecimento de forma automática.
A respeito do aprimoramento da aprendizagem máquina e da extensão das aplicações de IA nas últimas décadas, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
A mineração de dados pode ser definida como um processo automático ou semiautomático de explorar analiticamente grandes bases de dados, com a finalidade de descobrir padrões relevantes que ocorrem nos dados e que sejam importantes para embasar a assimilação de informação importante, suportando a geração de conhecimento.
A mineração de dados é uma subárea de conhecimento geralmente estudada em cursos de Computação ou Engenharia e que faz uso de conceitos provenientes de Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Estatística e Banco de Dados.
sistema de inteligência artificial não é capaz apenas de armazenar e manipular dados, como também adquirir, representar e manipular conhecimento.
A manipulação inclui a capacidade de deduzir ou inferir novos conhecimentos ou relações sobre fatos e conceitos a partir do conhecimento já existente e utilizar métodos de representação e manipulação para resolver problemas complexos que são frequentemente não quantitativos por natureza.
A B V-V-V.