import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
  'Nome': ['Alice', 'Maria', 'Ana'],
  'Idade': [25, 30, 35],
  'Disciplina': ['Direito', 'Direito', 'Direito'],
  'Situacao': ['Aprovada', 'Reprovada', 'Aprovada']
})

colunas_interesse = ['Nome', 'Situacao']
tabela = df[colunas_interesse].values.tolist()
print(tabela[0][0])

Com base no código precedente, julgue o item que se segue, relativo à linguagem de programação Python, considerando que o ambiente em uso possua as bibliotecas necessárias instaladas.

Ao se executar esse trecho de código, será exibido o resultado a seguir.

['Alice', 'Aprovada']

Julgue os itens a seguir, relativos a business intelligence (BI).

Os bancos de dados dimensionais que atendem ao data warehouse devem ser implementados de forma normalizada.

Julgue os itens a seguir, relativos a business intelligence (BI).

As estatísticas relacionadas a BI devem ser geradas com base nas fontes transacionais, sem que haja acréscimo de informações diretamente da base de BI.

Julgue os itens seguintes, a respeito de ciência de dados e de modelagem de dados.

A regressão linear do aprendizado de máquina busca estabelecer uma relação entre as variáveis de entrada de um algoritmo.

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue os próximos itens.

Na análise de característica de operação do receptor (ROC), o método não paramétrico para calcular a área sob a curva (AUC) assume que os dados seguem uma determinada distribuição, como a distribuição normal.

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue os próximos itens.

Um modelo probabilístico é uma técnica não supervisionada que agrupa pontos de dados com base na probabilidade de eles pertencerem a uma distribuição, sendo o modelo de mistura gaussiana (GMM) um dos métodos mais comuns.

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue os próximos itens.

RAG (retrieval augmented generation) é o processo de recuperar informações contextuais relevantes de uma fonte de dados e integrá-las ao prompt do usuário em um modelo de linguagem, melhorando-se a qualidade da resposta gerada.

No que se refere à inteligência artificial e aprendizado de máquina, julgue os próximos itens.

Na regressão linear múltipla, a previsão do modelo é um valor entre 0 e 1, tal que 0 indica um evento improvável de acontecer e 1 indica a probabilidade máxima de que esse evento aconteça.