Atenção: Algumas das questões seguintes fazem referência a um banco de dados relacional intitulado BOOKS, cujas tabelas e respectivas instâncias são exibidas a seguir. Essas questões referem-se às instâncias mostradas.
A tabela Livro representa livros. Cada livro tem um autor, representado na tabela Autor. A tabela Oferta representa os livros que são ofertados pelas livrarias, estas representadas pela tabela Livraria. NULL significa um campo não preenchido. AutorID, LivrariaID e LivroID, respectivamente, constituem as chaves primárias das tabelas Autor, Livraria e Livro. LivrariaID e LivroID constituem a chave primária da tabela Oferta.
Considere uma implementação Oracle do banco BOOKS.
I.select rownum, autornome
from autor
II.select rownum, autornome
from autor
order by nome
III.select rownum, autornome
from (select * from autor order by autornome)
O resultado
para qualquer que tenha sido a ordem de inclusão dos registros
na tabela, pode ser obtido somente pelo(s) comando(s):
Analise o código Java a seguir: import java.lang.*; import java.io.*; class XX { public static void main(String[] args) { final int NUM = 6; for(int i = 0; i < NUM; i++) System.out.println( X(i)); } public static int X(int n) { int result = 1; for(int i = 2; i <= n; i++) result *= i; return result; } } A soma dos valores exibidos pelo comando println é:
Com relação ao arquivo AndroidManifest.xml de um projeto
criado no Android Studio, analise as afirmativas a seguir:
I.É a base de uma aplicação Android. Ele é obrigatório e deve
ficar na mesma pasta raiz do projeto e contém todas as
configurações necessárias para a execução da aplicação.
II.É obrigatório que cada Activity do projeto esteja declarada,
caso contrário não será possível utilizá-la.
III.A primeira linha do arquivo é a tag
Considere o seguinte código de testes na linguagem C#:
Sobre o código de testes apresentado e o resultado da sua
execução, é correto afirmar que:
Durante a fase de levantamento de requisitos do sistema financeiro do Banco SOJUROS, o analista João percebeu a necessidade de o cliente consultar sua conta. No início da consulta da conta, deve ser verificada a identidade do cliente. O Banco solicitou a utilização de dados biométricos para realizar essa identificação. João deve listar a necessidade de utilização de dados biométricos como:
READ TEXT II AND ANSWER QUESTIONS 16 TO 20:
TEXT II
The backlash against big data
[…]
Big data refers to the idea that society can do things with a large
body of data that weren't possible when working with smaller
amounts. The term was originally applied a decade ago to
massive datasets from astrophysics, genomics and internet
search engines, and to machine-learning systems (for voicerecognition
and translation, for example) that work
well only when given lots of data to chew on. Now it refers to the
application of data-analysis and statistics in new areas, from
retailing to human resources. The backlash began in mid-March,
prompted by an article in Science by David Lazer and others at
Harvard and Northeastern University. It showed that a big-data
poster-child—Google Flu Trends, a 2009 project which identified
flu outbreaks from search queries alone—had overestimated the
number of cases for four years running, compared with reported
data from the Centres for Disease Control (CDC). This led to a
wider attack on the idea of big data.
The criticisms fall into three areas that are not intrinsic to big
data per se, but endemic to data analysis, and have some merit.
First, there are biases inherent to data that must not be ignored.
That is undeniably the case. Second, some proponents of big data
have claimed that theory (ie, generalisable models about how the
world works) is obsolete. In fact, subject-area knowledge remains
necessary even when dealing with large data sets. Third, the risk
of spurious correlations—associations that are statistically robust
but happen only by chance—increases with more data. Although
there are new statistical techniques to identify and banish
spurious correlations, such as running many tests against subsets
of the data, this will always be a problem.
There is some merit to the naysayers' case, in other words. But
these criticisms do not mean that big-data analysis has no merit
whatsoever. Even the Harvard researchers who decried big data
"hubris" admitted in Science that melding Google Flu Trends
analysis with CDC's data improved the overall forecast—showing
that big data can in fact be a useful tool. And research published
in PLOS Computational Biology on April 17th shows it is possible
to estimate the prevalence of the flu based on visits to Wikipedia
articles related to the illness. Behind the big data backlash is the
classic hype cycle, in which a technology's early proponents make
overly grandiose claims, people sling arrows when those
promises fall flat, but the technology eventually transforms the
world, though not necessarily in ways the pundits expected. It
happened with the web, and television, radio, motion pictures
and the telegraph before it. Now it is simply big data's turn to
face the grumblers.
(From http://www.economist.com/blogs/economist explains/201
4/04/economist-explains-10)
The three main arguments against big data raised by Text II in the second paragraph are:
De um grupo de controle para o acompanhamento de uma
determinada doença, 4% realmente têm a doença. A tabela a
seguir mostra as porcentagens das pessoas que têm e das que
não têm a doença e que apresentaram resultado positivo em
um determinado teste
Entre as pessoas desse grupo que apresentaram resultado
positivo no teste, a porcentagem daquelas que realmente têm a
doença é aproximadamente:
Sejam Y, X, Z e W variáveis aleatórias tais que Z = 2.Y - 3.X,
sendo E( X²) = 25, E( X) = 4, Var( Y)=16, Cov(X,Y) = 6 .
Então a variância de Z é:
Atenção: Algumas das questões seguintes fazem referência a um banco de dados relacional intitulado BOOKS, cujas tabelas e respectivas instâncias são exibidas a seguir. Essas questões referem-se às instâncias mostradas.
A tabela Livro representa livros. Cada livro tem um autor, representado na tabela Autor. A tabela Oferta representa os livros que são ofertados pelas livrarias, estas representadas pela tabela Livraria. NULL significa um campo não preenchido. AutorID, LivrariaID e LivroID, respectivamente, constituem as chaves primárias das tabelas Autor, Livraria e Livro. LivrariaID e LivroID constituem a chave primária da tabela Oferta.
Quando executado no contexto do banco de dados BOOKS, o
comando SQL
select numlivrarias from livro
where numlivrarias > 0
union
select numlivrarias from livro
where numlivrarias <= 0
produz um resultado cujo número de linhas, além da linha de
título, é:
Analise o seguinte script SQL executado num banco de dados
Oracle.
create or replace type type_nota_varray as varray
(5) of number (3,1) ;
create or replace type type_inscricao_obj as
object
( coddisciplina number(3,0),
nota type_nota_varray
) ;
create or replace type type_inscricao_nested as
table of type_inscricao_obj ;
create table aluno
(
matricula int not null,
nome varchar (40) not null,
codcurso char (3),
inscricoes type_inscricao_nested
)
nested table inscricoes store as aluno_inscricoes
;
O comando que retorna corretamente a lista de alunos com suas
respectivas disciplinas e notas é:
João foi incumbido de rever um lote de consultas SQL. Como
ainda é iniciante nesse assunto, João solicitou ajuda ao colega
que lhe pareceu ser o mais experiente, e recebeu as seguintes
recomendações gerais:
I.use a cláusula DISTINCT somente quando estritamente
necessária;
II.dê preferência às junções externas (LEFT, RIGHT, OUTER) em
relação às internas (INNER);
III.use subconsultas escalares no comando SELECT, tais como
“SELECT x,y,(SELECT ...) z ..." sempre que possível.
Sobre essas recomendações, é correto afirmar que:
Os padrões da Web aos quais o AJAX está intimamente ligado são:
O padrão de projetos MVC (Model-View-Controller) tem como
objetivo separar lógica de negócios (Model), interface do usuário
(View) e o fluxo da aplicação (Control). O padrão MVC usa em sua
arquitetura diversos outros padrões de projeto para atingir seu
objetivo.
Em MVC, as classes do Model não devem conhecer nada sobre as
camadas de interface que exibem suas informações. O padrão de
projeto utilizado pelo padrão arquitetural MVC que é responsável
por fazer com que o Model informe mudanças em seu estado
para as interfaces, sem conhecê-las, é o:
A Análise de Pontos de Função é uma técnica que mede as funcionalidades de um software sob o ponto de vista do usuário, para determinar o tamanho funcional do software. Para aplicar a APF, Glaucia precisa definir um recurso com as seguintes características: – age como uma membrana pela qual entram e saem os dados processados pelas transações da aplicação; – contém os dados mantidos pela aplicação; – ajuda a identificar os dados referenciados pela aplicação, definindo o que é interno e o que é externo. Glaucia deve definir o(a ):
Em Orientação a Objetos, para que uma subclasse de uma classe possa ter seu próprio comportamento, e mesmo assim compartilhar algumas das funcionalidades da classe pai, deve-se implementar:
