Avaliação - Banco de Dados I

Este projeto corresponde à prova final da disciplina Banco de Dados I do curso de Ciência de Dados da Ada Tech vinculado ao programa Santander Coders 2023.

Professor: Lucas Ximenes

Sobre o repositório

O arquivo prova.ipynb contém a minha solução para as questões.
A pasta img contém as imagens utilizadas no notebook referentes às modelagens lógicas e conceituais dos exercícios.
A pasta sql contém as consultas em código SQL utilizadas na resolução dos exercícios.

Enunciado da prova

Modelagem e normalização de bancos de dados relacionais

Certo dia, um dos gestores do banco em que você trabalha como cientista de dados procurou você pedindo ajuda para projetar um pequeno banco de dados com o objetivo de mapear os clientes da companhia pelos diferentes produtos financeiros que eles contrataram.

O gestor explicou que o banco tinha uma grande quantidade de clientes e oferecia uma variedade de produtos financeiros, como cartões de crédito, empréstimos, seguros e investimentos. No entanto, eles estavam tendo dificuldades para entender quais produtos eram mais populares entre os clientes e como esses produtos estavam interagindo entre si.

Como ponto de partida, o gestor deixou claro que um cliente pode contratar vários produtos diferentes ao passo que um mesmo produto pode também estar associado a vários clientes diferentes e elaborou um rústico esboço de banco de dados com duas tabelas, da seguinte forma:

Tabela 1
- Nome da tabela: cliente
- Colunas: codigo_cliente, nome_cliente, sobrenome_cliente, telefones_cliente, municipio_cliente, codigo_tipo_cliente, tipo_cliente
Tabela 2
- Nome da tabela: produto
- Colunas: codigo_produto, nome_produto, descricao_produto, codigo_tipo_produto, tipo_produto, codigo_diretor_responsavel, nome_diretor_responsavel, email_diretor_responsavel

1) Ainda sem fazer normalizações, apresente o modelo conceitual deste esboço oferecido pelo gestor, destacando atributos chaves e multivalorados, caso existam, e apresentando também a cardinalidade dos relacionamentos.

2) Agora apresente um modelo lógico que expresse as mesmas informações e relacionamentos descritos no modelo original, mas decompondo-os quando necessário para que sejam respeitadas as 3 primeiras formas normais. Destaque atributos chaves e multivalorados, caso existam, e apresente também a cardinalidade dos relacionamentos.

Consultas SQL simples e complexas em um banco de dados MySQL

Um exemplo de modelo de banco de dados com relacionamento muitos-para-muitos pode ser o de um e-commerce que tem produtos e categorias, onde um produto pode pertencer a várias categorias e uma categoria pode estar associada a vários produtos. Nesse caso, teríamos duas tabelas: "produtos" e "categorias", com uma tabela intermediária "produtos_categorias" para relacionar os produtos às suas categorias.

CREATE TABLE produto (
    id_produto INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    nome_produto VARCHAR(100) NOT NULL,
    preco_produto DECIMAL(10, 2) NOT NULL
);

CREATE TABLE categoria (
    id_categoria INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    nome_categoria VARCHAR(100) NOT NULL
);

CREATE TABLE produto_categoria (
    id_produto INT,
    id_categoria INT,
    PRIMARY KEY (id_produto, id_categoria),
    FOREIGN KEY(id_produto) REFERENCES produto(id_produto),
    FOREIGN KEY(id_categoria) REFERENCES categoria(id_categoria)
);

Assim, usando o subconjunto da "structured query language" chamado de DQL, produza consultas postgress de modo a atender cada uma das seguintes solicitações:

3) Liste os nomes de todos os produtos que custam mais de 100 reais, ordenando-os primeiramente pelo preço e em segundo lugar pelo nome. Use alias para mostrar o nome da coluna nome como "Produto" e da coluna preco como "Valor". A resposta da consulta não deve mostrar outras colunas de dados.

4) Liste todos os ids e preços de produtos cujo preço seja maior do que a média de todos os preços encontrados na tabela "produtos".

5) Para cada categoria, mostre o preço médio do conjunto de produtos a ela associados. Caso uma categoria não tenha nenhum produto a ela associada, esta categoria não deve aparecer no resultado final. A consulta deve estar ordenada pelos nomes das categorias.

Inserções, alterações e remoções de objetos e dados em um banco de dados MySQL

Você está participando de um processo seletivo para trabalhar como cientista de dados na Ada, uma das maiores formadoras do país em áreas correlatadas à tecnologia. Dividido em algumas etapas, o processo tem o objetivo de avaliar você nos quesitos Python, Machine Learning e Bancos de Dados. Ainda que os dois primeiros sejam o cerne da sua atuação no dia-a-dia, considera-se que Bancos de Dados também constituem um requisito importante e, por isso, esta etapa pode ser a oportunidade que você precisava para se destacar dentre os seus concorrentes, demonstrando um conhecimento mais amplo do que os demais.

6) Com o objetivo de demonstrar o seu conhecimento através de um exemplo contextualizado com o dia-a-dia da escola, utilize os comandos do subgrupo de funções DDL para construir o banco de dados simples abaixo, que representa um relacionamento do tipo 1,n entre as entidades "aluno" e "turma":

Tabela 1
- Nome da tabela: aluno
- Colunas da tabela: id_aluno (INT), nome_aluno (VARCHAR), aluno_alocado (BOOLEAN), id_turma (INT)
Tabela 2
- Nome da tabela: turma
- Colunas da tabela: id_turma (INT), código_turma (VARCHAR), nome_turma (VARCHAR)

7) Agora que você demonstrou que consegue ser mais do que um simples usuário do banco de dados, mostre separadamente cada um dos códigos DML necessários para cumprir cada uma das etapas a seguir:

a) Inserir pelo menos duas turmas diferentes na tabela de turma;

b) Inserir pelo menos 1 aluno alocado em cada uma destas turmas na tabela aluno (todos com NULL na coluna aluno_alocado);

c) Inserir pelo menos 2 alunos não alocados em nenhuma turma na tabela aluno (todos com NULL na coluna aluno_alocado);

d) Atualizar a coluna aluno_alocado da tabela aluno, de modo que os alunos associados a uma disciplina recebam o valor True e alunos não associdos a nenhuma disciplina recebam o falor False para esta coluna.

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