Analise as afirmativas referentes aos conceitos definidos no Art. 5º da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018):

I – Operador: pessoa natural a quem se referem os dados pessoais que são objeto de tratamento.

II – Controlador: pessoa natural ou jurídica, de direito público ou privado, a quem competem as decisões referentes ao tratamento de dados pessoais.

III – Encarregado: pessoa natural ou jurídica, de direito público ou privado, que realiza o tratamento de dados pessoais em nome do controlador.

Está CORRETO o que se afirma em:

Considere que a mensagem de erro em inglês técnico “Transaction (Process ID XX) was deadlocked on lock resources with another process and has been chosen as the deadlock victim. Rerun the transaction.” foi recebida por um usuário de uma aplicação, cujo banco de dados é o Microsoft SQL Server.

De acordo com esta mensagem, assinale a opção que MELHOR explica o significado da mensagem:

Considere o trecho de código abaixo escrito na linguagem Python 3.x e a saída desejada a seguir:

Assinale a alternativa que irá substituir o trecho “.................” com o código Python que irá executar corretamente para produzir a saída desejada:

Considere a página HTML renderizada por um navegador web e o código fonte HTML5/CSS3 a seguir:

Assinale a alternativa CORRETA com o código HTML5/CSS3 que irá substituir o trecho “<................>” do código fonte para gerar a página HTML renderizada:

Considere o trecho de código abaixo escrito na linguagem Python 3.x sobre modelos preditivos de classificação usando a biblioteca scikit learn (sklearn):

from sklearn import tree
X = [[0, 0, 0], [1, 1, 1], [0, 0, 1], [1, 1, 0] ]
y = [0, 1, 0, 1]
clf = tree.DecisionTreeClassifier()

# inserir o código que irá construir/treinar o modelo classificador

Assinale a alternativa CORRETA que corresponde à linha de código que irá construir um classificador (estimador) baseado em árvores de decisão a partir do conjunto de dados de treinamento:

Considere o modelo dimensional de um data warehouse a seguir:

Analise as afirmativas referentes aos conceitos e definições de modelo dimensional e data warehouse

I – As tabelas PRODUTO, TEMPO e LOJA representam dimensões e a tabela VENDAS é uma tabela fato.

II – O modelo dimensional apresentado é um modelo do tipo flocos de neve (snowflake schema).

III – No modelo dimensional do tipo estrela (star schema), geralmente as dimen-sões estão normalizadas e não há redundância de dados.

Está CORRETO o que se afirma em:

Considere o script abaixo da linguagem SQL para criação das tabelas EMPREGADOR, TRABALHADOR e CONTRATO em um banco de dados relacional para responder a questão:

create table EMPREGADOR

( id int NOT NULL, nome_empregador varchar(200) NOT NULL, cnpj char(14) NOT NULL, telefone varchar(25) NULL PRIMARY KEY (id), UNIQUE (nome_empregador), UNIQUE (cnpj)

);

create table TRABALHADOR

( id int NOT NULL, nome_trabalhador varchar(200) NOT NULL, cpf char(11) NOT NULL, data_nascimento date NULL, sexo_biologico char(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (id), UNIQUE (cpf), CHECK ( sexo_biologico in ('M','F') )

);

create table CONTRATO

( id int NOT NULL, id_empregador int NOT NULL, id_trabalhador int NOT NULL, data_inicio datetime NOT NULL, data_fim datetime NULL, PRIMARY KEY (id), UNIQUE (id_empregador, id_trabalhador, data_inicio), FOREIGN KEY (id_empregador) REFERENCES EMPREGADOR (id), FOREIGN KEY (id_trabalhador) REFERENCES TRABALHADOR (id)

);

Escolha a sentença SQL que MELHOR responda à consulta “Listar o nome dos trabalhadores da tabela TRABALHADOR que não possuem contratos cadastrados na tabela CONTRATO.”:

Considere o script abaixo da linguagem SQL para criação das tabelas EMPREGADOR, TRABALHADOR e CONTRATO em um banco de dados relacional para responder a questão:

create table EMPREGADOR

( id int NOT NULL, nome_empregador varchar(200) NOT NULL, cnpj char(14) NOT NULL, telefone varchar(25) NULL PRIMARY KEY (id), UNIQUE (nome_empregador), UNIQUE (cnpj)

);

create table TRABALHADOR

( id int NOT NULL, nome_trabalhador varchar(200) NOT NULL, cpf char(11) NOT NULL, data_nascimento date NULL, sexo_biologico char(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (id), UNIQUE (cpf), CHECK ( sexo_biologico in ('M','F') )

);

create table CONTRATO

( id int NOT NULL, id_empregador int NOT NULL, id_trabalhador int NOT NULL, data_inicio datetime NOT NULL, data_fim datetime NULL, PRIMARY KEY (id), UNIQUE (id_empregador, id_trabalhador, data_inicio), FOREIGN KEY (id_empregador) REFERENCES EMPREGADOR (id), FOREIGN KEY (id_trabalhador) REFERENCES TRABALHADOR (id)

);

Escolha a sentença SQL que MELHOR responda à consulta “Listar o nome de todos os empregadores da tabela EMPREGADOR e o total de contratos cadastrados na tabela CONTRATO para cada um. Empregadores sem contratos cadastrados devem aparecer com total igual a zero.”:

Considere o script abaixo da linguagem SQL para criação das tabelas EMPREGADOR, TRABALHADOR e CONTRATO em um banco de dados relacional para responder a questão:

create table EMPREGADOR

( id int NOT NULL, nome_empregador varchar(200) NOT NULL, cnpj char(14) NOT NULL, telefone varchar(25) NULL PRIMARY KEY (id), UNIQUE (nome_empregador), UNIQUE (cnpj)

);

create table TRABALHADOR

( id int NOT NULL, nome_trabalhador varchar(200) NOT NULL, cpf char(11) NOT NULL, data_nascimento date NULL, sexo_biologico char(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (id), UNIQUE (cpf), CHECK ( sexo_biologico in ('M','F') )

);

create table CONTRATO

( id int NOT NULL, id_empregador int NOT NULL, id_trabalhador int NOT NULL, data_inicio datetime NOT NULL, data_fim datetime NULL, PRIMARY KEY (id), UNIQUE (id_empregador, id_trabalhador, data_inicio), FOREIGN KEY (id_empregador) REFERENCES EMPREGADOR (id), FOREIGN KEY (id_trabalhador) REFERENCES TRABALHADOR (id)

);

A alternativa na qual a sentença SQL irá excluir os trabalhadores da tabela TRABALHADOR para os quais não há contratos cadastrados na tabela CONTRATO é:

Considere o script abaixo da linguagem SQL para criação das tabelas EMPREGADOR, TRABALHADOR e CONTRATO em um banco de dados relacional para responder a questão:

create table EMPREGADOR

( id int NOT NULL, nome_empregador varchar(200) NOT NULL, cnpj char(14) NOT NULL, telefone varchar(25) NULL PRIMARY KEY (id), UNIQUE (nome_empregador), UNIQUE (cnpj)

);

create table TRABALHADOR

( id int NOT NULL, nome_trabalhador varchar(200) NOT NULL, cpf char(11) NOT NULL, data_nascimento date NULL, sexo_biologico char(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (id), UNIQUE (cpf), CHECK ( sexo_biologico in ('M','F') )

);

create table CONTRATO

( id int NOT NULL, id_empregador int NOT NULL, id_trabalhador int NOT NULL, data_inicio datetime NOT NULL, data_fim datetime NULL, PRIMARY KEY (id), UNIQUE (id_empregador, id_trabalhador, data_inicio), FOREIGN KEY (id_empregador) REFERENCES EMPREGADOR (id), FOREIGN KEY (id_trabalhador) REFERENCES TRABALHADOR (id)

);

A alternativa na qual a sentença SQL irá atualizar a coluna “data_fim” da tabela CONTRATO para o valor “20220901” para os contratos ainda não encerrados, isto é, nos quais a “data_fim” é nula, e que são referentes a trabalhadores da tabela TRABALHADOR cujo “sexo_biologico” é igual a “M” é: