Triggers são um importante recurso da linguagem SQL. Considere o seguinte comando para criação de uma trigger:

CREATE TRIGGER FAZ

BEFORE UPDATE ON FUNCIONARIOS

FOR EACH ROW

DECLARE DIFERENCA NUMBER;

BEGIN

DIFERENCA := :NEW.SALARIO - :OLD.SALARIO;

DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(‘DIFERENÇA' || DIFERENCA);

END;

Analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.

I. A trigger FAZ será executada uma única vez para toda execução do comando UPDATE.

II. A trigger FAZ irá substituir a execução do comando UPDATE se a diferença calculada for nula.

III. A trigger FAZ será executada antes da efetivação da operação de alteração de cada linha da tabela FUNCIONARIOS.

IV. :OLD.SALARIO contém o valor do salário antes da efetivação da operação de alteração.

As restrições de integridade garantem que as mudanças feitas no banco de dados, por usuários autorizados, não resultem em uma perda da consistência dos dados. Nesse contexto, considere os seguintes comandos SQL:

CREATE TABLE CIDADE(

idCidade number(4) PRIMARY KEY,

nome varchar2(50) NOT NULL

)

CREATE TABLE PESSOA(

idPessoa number(5) PRIMARY KEY,

nome varchar2(50) NOT NULL,

idCidade number(4) REFERENCES CIDADE(idCidade)

)

Analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.

I. As tabelas CIDADE e PESSOA terão a identificação de cada uma de suas tuplas por um valor único, garantida pela restrição de integridade de identidade, verificada pelo SGBD a cada operação de inclusão ou alteração de tuplas.

II. O campo PESSOA.idCidade tem preenchimento obrigatório para cumprir com a regra da integridade referencial.

III. Quando uma tupla da tabela CIDADE for excluída, não é realizada verificação de integridade referencial, pois essa tabela não possui chave estrangeira.

IV. O campo PESSOA.nome não pode ficar vazio quando é feita a inclusão ou alteração de uma tupla na tabela PESSOA.

A arquitetura do SGBD é dividida em três níveis que proveem diferentes abstrações da estrutura do sistema de banco de dados, e é conhecida como arquitetura ANSI/SPARC. Essa organização em níveis efetiva a visão abstrata dos dados, reduzindo a complexidade do sistema conforme o nível em que o usuário trabalha. Nesse contexto, analise as assertivas abaixo:

I. Nível físico: é onde se especifica o acesso aos dados conforme as necessidades de cada usuário ou aplicação.

II. Nível lógico: é onde se descreve a estrutura completa do banco de dados, que engloba a definição do esquema do banco de dados.

III. Nível de visão: relaciona-se com as estruturas de armazenamento dos dados e com o gerenciamento destas.

Quais estão corretas?

Qual é o pacote da linguagem R que contém uma implementação de redes neurais feed-forward (entre outros modelos) que permite realizar ajustes avançados nos modelos?

Qual é a biblioteca da Linguagem Python construída sobre o NumPy que permite realizar análise quantitativa de dados?

Assinale a alternativa correta sobre os critérios de seleção de atributos aplicáveis na construção de árvores de decisão.

é um método de classificação binária que traça um hiperplano ótimo que maximiza a margem de separação entre duas classes de dados. A etapa principal do algoritmo é descobrir os vetores que são as instâncias equidistantes do hiperplano.

Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.

é uma classe de métodos ensemble que utiliza classificadores de árvore de decisão. É uma combinação de preditores de árvores tal que cada árvore depende dos valores de um vetor aleatório amostrado independentemente e com a mesma distribuição para todas as árvores.

Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.

consiste em uma análise estatística que envolve duas variáveis: a de resposta e a preditiva, e considera que o valor da variável de resposta (ou dependente) pode ser estimado por uma combinação de variáveis explicativas (dependentes). Já quando a variável de resultado é de natureza categórica, pode ser usada para prever a probabilidade de um resultado com base nas variáveis de entrada que podem ser explicativas, contínuas e/ou binárias.

Assinale a alternativa que preenche, correta e respectivamente, as lacunas do trecho acima.

Para evitar overfitting, uma prática comum é randomicamente dividir a base de dados em N conjuntos de dados de tamanhos aproximadamente iguais. O modelo é treinado com N-1 conjuntos e testado com o restante. Uma medida de erro é obtida. Esse processo é repetido um total de N vezes através das várias combinações dos N conjuntos de dados. Por fim, calcula-se a média de validação dos N experimentos para se obter a estimativa de erro. Qual é o nome dessa técnica descrita e utilizada para avaliar modelos de aprendizado de máquina?