9. Banco de dados Flashcards

1
Q

O que é uma base de dados?

A

Um conjunto estruturado de informações armazenadas eletronicamente.

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2
Q

Quais são os principais componentes de um banco de dados?

A

Tabelas, registros, atributos, chave primária e chave estrangeira.

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3
Q

O que é uma chave primária?

A

Um identificador único para cada registro em uma tabela.

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4
Q

O que é uma chave estrangeira?

A

Um campo que cria uma relação entre tabelas no banco de dados.

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5
Q

O que é documentação de banco de dados?

A

Registro detalhado da estrutura, regras e processos do banco de dados.

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6
Q

Qual a importância da documentação do banco de dados?

A

Facilita manutenção, entendimento do sistema e evita perda de conhecimento técnico.

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7
Q

O que é um dicionário de dados?

A

Um documento que descreve tabelas, atributos e tipos de dados usados no banco.

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8
Q

O que são regras de integridade em um banco de dados?

A

Restrições que garantem a consistência e confiabilidade dos dados.

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9
Q

O que é prototipação de banco de dados?

A

A criação de um modelo inicial para testar a estrutura antes da implementação final.

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10
Q

Qual é o principal objetivo da prototipação de banco de dados?

A

Identificar falhas, validar conceitos e melhorar a comunicação entre equipe e usuários.

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11
Q

Cite uma ferramenta usada para modelagem de banco de dados.

A

MySQL Workbench, Microsoft Visio ou Draw.io.

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12
Q

Qual a diferença entre prototipação de alta e baixa fidelidade?

A

Alta fidelidade se aproxima da versão final; baixa fidelidade é um esboço inicial.

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13
Q

O que é abstração na modelagem conceitual?

A

Simplificação dos dados, representando apenas os aspectos mais relevantes para o sistema.

📌 Exemplo:
Em vez de representar cada cliente com todos os seus dados detalhados, abstraímos para representar apenas o que é necessário, como o nome, e-mail e número de telefone.

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14
Q

Qual o objetivo da abstração na modelagem de banco de dados?

A

Reduzir a complexidade e focar nas informações essenciais.

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15
Q

O que é o Modelo Entidade-Relacionamento (ER)?

A

Uma ferramenta gráfica para representar as entidades e os relacionamentos entre elas em um banco de dados.

📌 Exemplo:
Em um banco de dados de vendas, as entidades podem ser Cliente e Produto, e o relacionamento pode ser Compra, conectando as duas entidades.

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16
Q

Quais são os principais elementos do Modelo ER?

A

Entidades, atributos, relacionamentos e chaves.

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17
Q

O que são entidades no Modelo ER?

A

Objetos ou coisas do mundo real que o banco de dados vai representar (ex: Cliente, Produto).

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18
Q

O que são atributos no Modelo ER?

A

Características que descrevem as entidades (ex: Nome, Preço).

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19
Q

O que são relacionamentos no Modelo ER?

A

Conexões entre as entidades que mostram como elas se interagem (ex: Compra).

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20
Q

O que é análise funcional na modelagem de banco de dados?

A

Processo de identificar as funções que o sistema deve realizar e como os dados serão processados.

📌 Exemplo:
Em um sistema bancário, a análise funcional pode incluir requisitos como consultar saldo, transferir fundos e gerenciar contas.

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21
Q

Qual o objetivo da análise funcional em modelagem de banco de dados?

A

Entender as necessidades do usuário e garantir que o sistema realize todas as operações necessárias.

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22
Q

O que é administração de dados?

A

Práticas e políticas para gerenciar, armazenar, proteger e manter os dados no banco de dados.

Exemplo:

Segurança de dados: Criptografia e autenticação para proteger informações sensíveis.

Backup de dados: Garantir que os dados possam ser restaurados em caso de falha.

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23
Q

Qual é o objetivo da administração de dados?

A

Garantir integridade, segurança e manutenção eficiente dos dados.

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24
Q

O que são dados estruturados?

A

Dados organizados em tabelas com linhas e colunas, com formato fixo e fácil de consultar.

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25
Q

Cite um exemplo de dados estruturados.

A

Uma tabela de clientes em um banco de dados relacional (ex: SQL).

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26
Q

Quais são as características principais dos dados estruturados?

A

Formato fixo, organizado, fácil consulta e alta integridade.

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27
Q

O que são dados não estruturados?

A

Dados sem uma organização predefinida, como texto livre, imagens, vídeos, etc.

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28
Q

Cite um exemplo de dados não estruturados.

A

E-mails, vídeos, posts em redes sociais, documentos de texto.

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29
Q

Quais são as características principais dos dados não estruturados?

A

Falta de estrutura fixa, dificuldade para análise direta, formato diversificado.

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30
Q

Qual é a principal diferença entre dados estruturados e não estruturados?

A

Dados estruturados seguem uma organização fixa, enquanto dados não estruturados são flexíveis e variados.

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31
Q

Quais tipos de dados são mais difíceis de analisar diretamente?

A

Dados não estruturados.

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32
Q

Onde os dados não estruturados são mais comuns?

A

Em Big Data, redes sociais, armazenamento de multimídia e documentos de texto livre.

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33
Q

Quais ferramentas podem ser usadas para analisar dados não estruturados?

A

Mineração de dados, análise de texto, aprendizado de máquina, e ferramentas de Big Data.

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34
Q

O que é um banco de dados relacional?

A

Um sistema de gerenciamento de banco de dados que organiza os dados em tabelas e usa chaves para estabelecer relações entre elas.

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35
Q

O que é uma tabela em um banco de dados relacional?

A

A estrutura básica de armazenamento de dados, composta por linhas (registros) e colunas (atributos).

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36
Q

O que é um registro em um banco de dados relacional?

A

Uma linha de dados dentro de uma tabela, representando uma entrada única.

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37
Q

O que é uma chave primária?

A

Uma coluna que identifica de forma única cada registro em uma tabela.

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38
Q

O que é uma chave estrangeira?

A

Uma coluna que cria uma ligação entre uma tabela e outra, relacionando-se à chave primária de outra tabela.

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39
Q

O que significa a propriedade ACID em um banco de dados?

A

Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade – propriedades que garantem a integridade e a confiabilidade das transações.

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40
Q

Quais são as principais operações feitas com SQL?

A

SELECT (consulta), INSERT (inserir dados), UPDATE (atualizar dados) e DELETE (deletar dados).

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41
Q

Qual a vantagem de usar bancos de dados relacionais?

A

A organização dos dados em tabelas facilita consultas rápidas e a manutenção da integridade dos dados através de regras e chaves.

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42
Q

O que é uma transação em um banco de dados relacional?

A

Uma sequência de operações que são executadas como uma unidade única, garantindo que o banco de dados se mantenha consistente.

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43
Q

Qual é o modelo utilizado para estruturar dados em um banco de dados relacional?

A

O modelo baseado em relações, que organiza dados em tabelas e permite operações matemáticas como álgebra relacional.

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44
Q

O que é Normalização?

A

Processo de organizar os dados de um banco de dados relacional para reduzir a redundância e dependências inconsistentes.

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45
Q

Quais objetivos da normalização em um banco de dados?

A

✔️ Evitar a duplicação de dados.
✔️ Minimizar erros e inconsistências.
✔️ Facilitar as atualizações, inserções e exclusões de dados.

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46
Q

Qual Forma Normal (FN) que elimina grupos repetitivos e assegura que os dados sejam atômicos (sem subdivisões)?

A

1ª Forma Normal (1NF)

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47
Q

Qual Forma Normal (FN) que elimina dependências parciais, ou seja, atributos que dependem apenas de uma parte da chave primária?

A

2ª Forma Normal (2NF)

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48
Q

Qual Forma Normal (FN) que elimina dependências transitivas, ou seja, quando um atributo depende de outro que não faz parte da chave primária?

A

3ª Forma Normal (3NF)

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49
Q

Qual Forma Normal (FN) que faz o aperfeiçoamento da 3NF, removendo dependências mais complexas?

A

Forma Normal Boyce-Codd (BCNF)

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50
Q

📌 Exemplo de Normalização:
Suponha uma tabela de vendas que contém as colunas: ID_Venda, Cliente, Produto, Preço, onde o cliente e o produto aparecem várias vezes. Para normalizar o que fazemos?

A

Separamos a tabela em:

✔️Tabela “Clientes”: ID_Cliente, Nome, Endereço.
✔️Tabela “Produtos”: ID_Produto, Nome, Preço.
✔️Tabela “Vendas”: ID_Venda, ID_Cliente, ID_Produto, Data.

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51
Q

O que são Tipos de Dados?

A

Definem o formato dos dados que uma coluna pode armazenar em um banco de dados relacional.

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52
Q

Refere-se a qual tipo de dados?

INT
DECIMAL/NUMERIC
FLOAT/DOUBLE

A

✔️ INT: Números inteiros (ex: 1, 100).

✔️ DECIMAL/NUMERIC: Números decimais (ex: 10.50).

✔️ FLOAT/DOUBLE: Números de ponto flutuante (ex: 12.345).

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53
Q

Refere-se a qual tipo de dados?

ARCHAR
CHAR
TEXT

A

✔️ ARCHAR: Texto de comprimento variável (ex: “João”).

✔️ CHAR: Texto de comprimento fixo (ex: “ABCD”).

✔️ TEXT: Texto com comprimento grande.

54
Q

Refere-se a qual tipo de dados?

DATE
TIME
DATETIME/TIMESTAMP

A

✔️ DATE: Apenas a data (ex: “2025-03-31”).

✔️ TIME: Apenas a hora (ex: “14:30”).

✔️ DATETIME/TIMESTAMP: Data e hora (ex: “2025-03-31 14:30”).

55
Q

Refere-se a qual tipo de dado?

BOOLEAN

A

✔️ BOOLEAN: Valores verdadeiro/falso (ex: TRUE ou FALSE).

56
Q

Refere-se a qual tipo de dado?

BLOB

A

✔️ BLOB: Armazenamento de dados binários, como imagens ou arquivos (ex: imagens de produtos).

57
Q

O que são Consultas SQL?

A

SQL (Structured Query Language) é a linguagem padrão usada para interagir com bancos de dados relacionais. Com ela, é possível criar, consultar, atualizar e excluir dados.

58
Q

O que o comando JOIN faz no SQL?

A

Combina dados de duas ou mais tabelas com base em uma chave comum.

59
Q

O que o comando INNER JOIN faz no SQL?

A

Retorna registros que têm correspondência em ambas as tabelas.

60
Q

O que o comando LEFT JOIN faz no SQL?

A

Retorna todos os registros da tabela à esquerda e os registros correspondentes da tabela à direita.

61
Q

O que o comando RIGHT JOIN faz no SQL?

A

Retorna todos os registros da tabela à direita e os registros correspondentes da tabela à esquerda.

62
Q

O que o comando FULL JOIN faz no SQL?

A

Retorna todos os registros quando há uma correspondência em uma das tabelas.

63
Q

o que o comando GROUP BY faz no SQL?

A

Agrupa os resultados de uma consulta por um ou mais campos, e pode ser usado em conjunto com funções de agregação (como SUM, COUNT, AVG).

64
Q

o que o comando HAVING faz no SQL?

A

Filtra os resultados de um GROUP BY com base em uma condição.

65
Q

O que é uma subconsulta no SQL?

A

Uma consulta dentro de outra consulta, útil para operações complexas.

66
Q

O que é mineração de dados?

A

Processo de descoberta de padrões e informações úteis em grandes volumes de dados.

67
Q

Quais são as principais técnicas de mineração de dados?

A

Classificação, agrupamento, regressão, associação e detecção de anomalias.

68
Q

Qual o objetivo da mineração de dados?

A

Encontrar padrões ocultos e gerar insights para tomada de decisão.

69
Q

Em quais áreas a mineração de dados é aplicada?

A

Marketing, saúde, finanças, segurança da informação e redes sociais.

70
Q

O que é classificação na mineração de dados?

A

Técnica que categoriza dados com base em padrões identificados.

71
Q

O que é agrupamento (clustering)?

A

Técnica que segmenta dados em grupos com características semelhantes.

72
Q

O que a técnica de regressão faz?

A

Prevê valores numéricos com base em padrões históricos.

73
Q

O que é análise de associação?

A

Identificação de relações entre variáveis, como itens frequentemente comprados juntos.

74
Q

O que é detecção de anomalias?

A

Identificação de dados que fogem do padrão esperado.

75
Q

Qual a relação entre mineração de dados e aprendizado de máquina?

A

A mineração de dados usa algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões nos dados.

76
Q

O que significa KDD?

A

Processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (Knowledge Discovery in Databases).

77
Q

Quais são as etapas do KDD?

A

Seleção, pré-processamento, transformação, mineração de dados e interpretação.

78
Q

Qual a diferença entre mineração de dados e Big Data?

A

Mineração de dados extrai padrões; Big Data lida com grandes volumes de dados.

79
Q

O que é pré-processamento de dados?

A

Etapa de limpeza e preparação dos dados antes da mineração.

80
Q

O que é o modelo CRISP-DM?

A

Metodologia padrão para projetos de mineração de dados, com seis fases.

81
Q

Quais são as seis fases do CRISP-DM?

A
  1. Compreensão do negócio
  2. Compreensão dos dados
  3. Preparação dos dados
  4. Modelagem
  5. Avaliação
  6. Implantação
82
Q

O que acontece na fase de compreensão do negócio?

A

Definição dos objetivos e requisitos do projeto.

83
Q

O que é feito na fase de compreensão dos dados?

A

Coleta e análise inicial dos dados para entender sua qualidade e estrutura.

84
Q

O que ocorre na fase de preparação dos dados?

A

Limpeza, transformação e formatação dos dados para análise.

85
Q

O que acontece na fase de modelagem?

A

Aplicação de algoritmos de mineração de dados para identificar padrões.

86
Q

O que é avaliado na fase de avaliação?

A

Verificação se os modelos atendem aos objetivos do negócio.

87
Q

O que ocorre na fase de implantação?

A

Aplicação do modelo no ambiente real e monitoramento de resultados.

88
Q

Por que o CRISP-DM é amplamente utilizado?

A

É flexível, iterativo e aplicável a diferentes setores.

89
Q

O CRISP-DM segue um processo linear?

A

Não, é um processo iterativo e cíclico.

90
Q

O que é aprendizado de máquina?

A

Técnica da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam padrões sem programação explícita.

91
Q

Quais são os três principais tipos de aprendizado de máquina?

A

Aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

92
Q

O que é aprendizado supervisionado?

A

Modelo treinado com dados rotulados para prever saídas com base em entradas.

93
Q

O que é aprendizado não supervisionado?

A

Modelo identifica padrões sem dados rotulados, como agrupamento (clustering).

94
Q

O que é aprendizado por reforço?

A

Modelo aprende por tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades.

95
Q

Cite um exemplo de algoritmo de aprendizado supervisionado.

A

Regressão logística, árvores de decisão, redes neurais.

96
Q

Cite um exemplo de algoritmo de aprendizado não supervisionado.

A

K-means, DBSCAN, análise de componentes principais (PCA).

97
Q

Qual a diferença entre classificação e regressão?

A

Classificação prevê categorias, regressão prevê valores numéricos.

98
Q

O que é overfitting?

A

Quando o modelo memoriza os dados de treino e não generaliza bem para novos dados.

99
Q

O que é underfitting?

A

Quando o modelo é muito simples e não aprende padrões nos dados.

100
Q

O que é validação cruzada?

A

Técnica para avaliar modelos dividindo os dados em várias partes de treino e teste.

101
Q

O que é um hiperparâmetro?

A

Parâmetro ajustado antes do treinamento do modelo para melhorar o desempenho.

102
Q

O que é um modelo preditivo?

A

Modelo que usa aprendizado de máquina para prever resultados futuros com base em dados históricos.

103
Q

Qual a relação entre aprendizado de máquina e mineração de dados?

A

Aprendizado de máquina é usado na mineração de dados para identificar padrões automaticamente.

104
Q

O que é um conjunto de dados (dataset)?

A

Coleção estruturada de dados usada para treinar e testar modelos de aprendizado de máquina.

105
Q

O que é Big Data?

A

Conjunto de dados massivos e complexos que exigem tecnologias avançadas para armazenamento, processamento e análise.

106
Q

Quais são as três principais premissas do Big Data?

A

Os 3 Vs: Volume, Velocidade e Variedade.

107
Q

O que significa o Volume no Big Data?

A

Grande quantidade de dados gerados continuamente.

108
Q

O que significa a Velocidade no Big Data?

A

Rapidez na geração, processamento e análise dos dados.

109
Q

O que significa a Variedade no Big Data?

A

Diferentes formatos de dados, como estruturados, semiestruturados e não estruturados.

110
Q

Quais são os dois “Vs” adicionais no Big Data?

A

Veracidade (qualidade dos dados) e Valor (utilidade dos dados).

111
Q

Cite três aplicações do Big Data.

A

Marketing digital (personalização de anúncios).

Saúde (análise de prontuários e diagnósticos).

Finanças (detecção de fraudes).

112
Q

Qual a relação entre Big Data e Inteligência Artificial?

A

O Big Data fornece grandes volumes de dados para treinar modelos de IA.

113
Q

O que é um Data Lake?

A

Armazém de dados brutos e não estruturados para análise posterior.

114
Q

Qual a diferença entre Big Data e banco de dados tradicional?

A

Big Data trabalha com volumes massivos e dados não estruturados, enquanto bancos tradicionais lidam com dados organizados em tabelas.

115
Q

O que é Hadoop?

A

Framework de código aberto usado para armazenar e processar grandes volumes de dados.

116
Q

O que é processamento em tempo real no Big Data?

A

Análise instantânea dos dados à medida que são gerados.

117
Q

Quais setores mais utilizam Big Data?

A

Tecnologia, saúde, finanças, varejo, segurança, transporte e governo.

118
Q

Como o Big Data impacta o marketing?

A

Permite personalizar campanhas com base no comportamento do consumidor.

119
Q

O que é análise preditiva no Big Data?

A

Uso de dados para prever tendências e comportamentos futuros.

120
Q

O que é processamento distribuído em Big Data?

A

Uso de múltiplos servidores para processar grandes volumes de dados simultaneamente.

121
Q

O que é Spark?

A

Plataforma de processamento de Big Data mais rápida que o Hadoop.

122
Q

O que é NoSQL?

A

Bancos de dados não relacionais, otimizados para grandes volumes de dados e escalabilidade.

123
Q

Cite três exemplos de bancos NoSQL.

A

MongoDB, Cassandra e Redis.

124
Q

O que são pipelines de dados?

A

Fluxos automatizados que coletam, processam e armazenam dados para análise.

125
Q

O que é Internet das Coisas (IoT) no contexto do Big Data?

A

Dispositivos conectados geram grandes volumes de dados para análise e automação.

126
Q

O que é edge computing?

A

Processamento de dados próximo à origem (dispositivos IoT) para reduzir latência.

127
Q

O que são algoritmos de recomendação?

A

Sistemas que analisam dados para sugerir conteúdos, como em Netflix e Spotify.

128
Q

Como o Big Data impacta a segurança digital?

A

Detecta fraudes e ataques cibernéticos por meio da análise de padrões anômalos.

129
Q

O que são dashboards em Big Data?

A

Painéis visuais que apresentam insights e métricas em tempo real.

130
Q

O que é um data scientist?

A

Profissional que analisa e interpreta grandes volumes de dados para obter insights.

131
Q

O que significa escalabilidade em Big Data?

A

Capacidade de aumentar o processamento e armazenamento conforme a demanda cresce.

132
Q

Qual o papel da nuvem no Big Data?

A

Fornece infraestrutura escalável para armazenar e processar grandes volumes de dados remotamente.