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Texto Associado Texto Associado
Atente para as seguintes características: 
I. ineficiência na busca local;
II. ineficiência na busca global;
III. dificuldade de paralelização;
IV convergência prematura.
Das características acima apresentadas, representam desvantagens conhecidas da metaheurística Particle Swarm Optimization (PSO) somente as que constam em
A
I e II.
B
II e III.
C
I e IV.
D
III e IV.
Texto Associado Texto Associado
Atente para as seguintes tabelas:
Imagem Associada da Questão
Considerando as tabelas acima, analise as proposições apresentadas a seguir:

I. Como o atributo cpf não se repete, ele deve entrar na chave primária de Aluno.
II. É possível ter dois alunos com o mesmo nome.
III. É possível ter um curso sem nenhum aluno matriculado.
IV. Se um curso não tiver data de criação, deve-se inserir um espaço em branco no campo dataCriação.
É correto o que se afirma em
A
I e II apenas.
B
III e IV apenas.
C
II e III apenas.
D
I, II, III e IV.
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A pergunta seguinte se refere ao banco de dados, abaixo apresentado, que é composto pelas relações, em que os nomes das tabelas estão em negrito, os atributos sublinhados indicam a chave primária, e os atributos em itálico apontam as chaves estrangeiras.
Empregado (cod, cpf, nome, codDepto), onde codDepto referencia cod em Departamento.
Função (codProj, codEmp, atuou_como, data_inicio, data fim), onde codProj e codEmp referenciam cod em Projeto e cod em Empregado, respectivamente.
Departamento (cod, nome)
Projeto (cod, título, descrição, duração)
Considerando as tabelas acima, assinale a opção que apresenta a consulta que retorna o nome de todos os empregados e o título dos projetos em que atuaram, mesmo que não tenham atuado em nenhum projeto (nesse caso o título do projeto é retornado como null).
A
Select E.nome, Pr.titulo From Empregado E JOIN Funcao F on E.cod=F.codEmp JOIN Projeto Pr ON F.codProj = Pr.cod
B
Select E.nome, Pr.titulo From Empregado E RIGHT JOIN Funcao F on E.cod=F.codEmp RIGHT JOIN Projeto Pr ON F.codProj = Pr.cod
C
Select E.nome, Pr.titulo From Empregado E, Projeto Pr
D
Select E.nome, Pr.titulo From Empregado E LEFT JOIN Funcao F on E.cod=F.codEmp LEFT JOIN Projeto Pr ON F.codProj = Pr.cod
Texto Associado Texto Associado
A pergunta seguinte se refere ao banco de dados, abaixo apresentado, que é composto pelas relações, em que os nomes das tabelas estão em negrito, os atributos sublinhados indicam a chave primária, e os atributos em itálico apontam as chaves estrangeiras.
Empregado (cod, cpf, nome, codDepto), onde codDepto referencia cod em Departamento.
Função (codProj, codEmp, atuou_como, data_inicio, data fim), onde codProj e codEmp referenciam cod em Projeto e cod em Empregado, respectivamente.
Departamento (cod, nome)
Projeto (cod, título, descrição, duração)
Com base nas tabelas acima apresentadas, é correto afirmar que
A
as tabelas não estão na terceira forma normal.
B
caso se desejasse armazenar a comissão do empregado em um determinado projeto, deverse-ia criar um novo atributo na tabela Empregado.
C
um mesmo empregado não pode ter mais de uma função no mesmo projeto.
D
um empregado pode trabalhar em vários projetos, mas sempre com a mesma função.
Ano: 2019 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-BA Prova: Auditor Fiscal - Tecnologia da Informação
Em um banco de dados aberto e em condições ideais há uma tabela chamada Contribuinte cuja chave primária é idContribuinte. Há também uma tabela chamada Imposto cuja chave primária é idimposto. Para criar uma tabela de associação chamada Contribuinte_imposto cuja chave primária é composta pelos campos idContribuinte e idImposto, que são chaves estrangeiras resultantes da relação dessa tabela com as tabelas Contribuinte e Imposto, utiliza-se a instrução SQL
A
CREATE TABLE Contribuinte_Imposto(idContribuinte INT, idImposto INT, PRIMARY KEY (idContribuinte), FOREIGN KEY (idContribuinte) REFERENCES Contribuinte (idContribuinte), PRIMARY KEY (idImposto), FOREIGN KEY (idContribuinte) REFERENCES Contribuinte (idContribuinte));
B
CREATE TABLE Contribuinte_Imposto(idContribuinte INT NOT NULL, idImposto INT NOT NULL, PRIMARY KEY (idContribuinte, idImposto), CONSTRAINT fk1 FOREIGN KEY (idContribuinte) REFERENCES Contribuinte (idContribuinte), CONSTRAINT fk2 FOREIGN KEY (idImposto) REFERENCES Imposto (idImposto));
C
CREATE TABLE Contribuinte_Imposto(idContribuinte INT NOT NULL, idImposto INT NOT NULL, PRIMARY KEY (idContribuinte, idImposto), FOREIGN KEY (idContribuinte) SOURCE Contribuinte (idContribuinte), FOREIGN KEY (idImposto) SOURCE Imposto (idImposto));
D
CREATE TABLE Contribuinte_Imposto(idContribuinte INT NOT NULL, idImposto INT NOT NULL, PRIMARY KEY (idContribuinte, idImposto), FOREIGN KEY (idContribuinte, idImposto) REFERENCES (Contribuinte!idContribuinte, Imposto!idImposto));
E
CREATE TABLE Contribuinte_Imposto(idContribuinte INT NOT NULL, idImposto INT NOT NULL, PRIMARY KEY (idContribuinte, idImposto), FOREIGN KEY (idContribuinte, idImposto) REFERENCES all parents);
Ano: 2019 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-BA Prova: Auditor Fiscal - Tecnologia da Informação
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No SQL Server 2017 um Auditor Fiscal da área de Tecnologia da Informação foi chamado para analisar as instruções abaixo.
Imagem Associada da Questão
Concluiu corretamente que há um erro na instrução
A
@@ROWCOUNT, pois deveria conter apenas um caracter @.
B
IS_NULL , que deveria ser escrita como IS NULL .
C
CAST, por ser um comando totalmente desnecessário nesse contexto.
D
print , pois para exibir a informação na tela deveria ser usada a instrução ECHO .
E
BETWEEN 12.00 AND 14.00, pois os valores 12.00 AND 14.00 deveriam ser colocados entre parênteses.
Ano: 2019 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-BA Prova: Auditor Fiscal - Tecnologia da Informação
Texto Associado Texto Associado
O modelo de dados fictícios ilustrados abaixo mostra a relação lógica entre duas entidades em um banco de dados: Contribuinte e Imposto. 
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Um Auditor Fiscal da área de Tecnologia da Informação precisa implementar em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados relacional um conjunto de tabelas, a partir da observação do modelo acima. Precisará incluir um atributo aliquotaImposto, considerando que cada imposto pode ter alíquotas diferentes, dependendo do contribuinte, e que cada contribuinte pode pagar alíquotas diferentes, dependendo do imposto. O campo aliquotaImposto deverá ser incluído
A
na tabela Imposto como um campo comum.
B
como parte da chave primária em uma tabela de ligação que deverá ser criada entre as tabelas Imposto e Contribuinte.
C
na tabela Contribuinte como um campo comum.
D
como um campo comum em uma tabela de associação que deverá ser criada entre as tabelas Contribuinte e Imposto.
E
na tabela Contribuinte como parte da chave primária.
Ano: 2019 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-BA Prova: Auditor Fiscal - Tecnologia da Informação
Um Auditor Fiscal da área de Tecnologia da Informação ao usar o Oracle 11g release 2 está enfrentando alguns problemas de disponibilidade causados por falhas em um servidor que executa uma aplicação personalizada. Para resolver o problema, sugeriu o uso de um recurso Oracle que permite executar essa aplicação em um conjunto de servidores em cluster de forma que se ocorrer uma falha em um deles, o Oracle continue a execução nos servidores restantes, garantindo assim os índices de disponibilidade esperados. O recurso Oracle correto sugerido pelo Auditor é conhecido como Oracle
A
RAC.
B
BACULA.
C
OAC.
D
RMAN.
E
OLTP.
Ano: 2019 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-BA Prova: Auditor Fiscal - Tecnologia da Informação
Texto Associado Texto Associado
“A Secretaria da Fazenda realizou procedimento que visa estimular os contribuintes paulistas a, voluntariamente, regularizarem as obrigações tributárias que devem ser transmitidas ao Fisco. Em uma etapa da operação foram selecionados 48 contribuintes do Regime Periódico de Apuração com R$ 143 milhões em débitos de ICMS.

Esta ação tem caráter orientador, com o objetivo de alertar as empresas sobre divergências em suas declarações e indicar a regularização, porém, a ação pode resultar em indicações de empresas de fachada que apresentaram um conjunto de indícios que sugerem tratar-se de documentos fiscais inidôneos ou de simulação de operações para gerar créditos falsos de ICMS na apuração mensal do tributo a recolher.

Para a elaboração da operação autorregularização foram selecionados contribuintes com divergências nas notas fiscais emitidas entre janeiro a dezembro de 2016 em comparação com as informações declaradas nas Guias de Informação e Apuração do ICMS do mesmo período."
(Baseado em: https://portal.fazenda.sp.gov.br)
Ao ler esta notícia, uma Auditora Fiscal da área de TI concluiu, corretamente, que o cruzamento e a análise simultânea de diversas informações, como Nota Fiscal Eletrônica (NF-e), inadimplência, regularidade no cumprimento de obrigações, porte da empresa, composição do quadro societário, autos de infração anteriores, localização geográfica e atividade econômica, entre outras,
A
caracterizam-se como operações MOLAP, que usam a base de dados relacional para acessar os dados do cubo.
B
caracterizam-se como operações HOLAP, que não usam a base de dados relacional para acessar os dados do cubo.
C
podem ter sido realizados com a ajuda de ferramentas de Data Marts integrados, que não requerem a construção de um DW.
D
podem ter sido realizados com ferramentas de Data Mining em tempo real, uma vez que os dados do DW são constantemente atualizados a partir da chave de tempo que indica o dia no qual os dados foram extraídos dos sistemas transacionais.
E
podem ter sido realizados com a ajuda de ferramentas de Data Mining, que permitem a exploração de grandes volumes de dados para identificar padrões de comportamento e relacionamentos.
Ano: 2019 Banca: FCC Órgão: SEFAZ-BA Prova: Auditor Fiscal - Tecnologia da Informação
Texto Associado Texto Associado
Suponha que uma Auditora Fiscal da área de TI tenha proposto a seguinte modelagem multidimensional para a SEFAZ-BA:
Imagem Associada da Questão
A modelagem multidimensional proposta
A
é o resultado da decomposição de mais de uma dimensão que possui hierarquias entre seus membros, caracterizando o modelo snowflake, a partir de um fato central.
B
tem como característica um fato central, a partir do qual estão dispostas as dimensões que dele participam, em um formato simétrico, característico do modelo star.
C
parte de um elemento central, denominado pivot, a partir do qual são realizadas operações OLAP como roll up, em que busca-se aumentar o nível de detalhe ou diminuir a granularidade da consulta.
D
possui um fato central, a partir do qual estão dispostas as dimensões que dele participam e seus membros, sob uma única estrutura hierárquica, facilitando a inclusão de dados por digitação nas tabelas do DW.
E
não é um modelo normalizado, por isso evita a redundância de valores textuais em cada uma das tabelas, representadas pelas dimensões denominadas dimension tables.
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