Python é provavelmente a linguagem mais comentada atualmente no mundo da computação. Trata-se de uma linguagem de propósito geral e por possuir uma grande comunidade, conta com uma grande variedade de bibliotecas especializadas em temas como por exemplo: ciência de dados, programação web, inteligência artificial e banco de dados.

A respeito das bibliotecas do Python, marque a alternativa que não indica o nome de uma biblioteca dessa linguagem.

Para atender os requisitos de uma aplicação em sua organização, um Analista necessitou utilizar a tecnologia de IoT. Ele pesquisou essa tecnologia e verificou, corretamente, que

A implantação de uma solução de machine learning tipicamente passa por 5 fases. Na fase inicial, deve-se ter clareza quanto à pergunta ou problema para o qual se busca uma solução e quanto às informações que serão utilizadas, sejam elas de propriedade do interessado ou a serem adquiridas no mercado. As outras fases são:

I. Treinar o modelo ajustando os atributos, parâmetros de treinamento e algoritmos até que o modelo produza os resultados desejados. A validação é realizada comparando-se as predições com os resultados reais.

II. Monitorar os resultados das predições para verificar se o modelo continua generalizando. Se houver uma diminuição significativa na capacidade de predição do modelo, este deve ser treinado novamente com novos dados ou até mesmo os algoritmos, atributos e parâmetros de treinamento devem ser ajustados.

III. Definir o objetivo do aprendizado de máquina, estruturar o modelo que será o responsável por realizar as predições e adequar os dados para os algoritmos selecionados.

IV. Verificar se o modelo generaliza. No caso de o modelo não generalizar, deve-se retornar para as fases anteriores ou até mesmo para a fase inicial. Se generalizar, o modelo já pode seguir para a produção.

A ordem sequencial correta das outras fases é:

Com relação aos conceitos de aprendizado de máquina, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

I. Os três principais paradigmas de aprendizado de máquina são os de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por inteligência profunda.

II. os algoritmos de classificação e clusterização estão correlacionados com paradigma de aprendizado supervisionado.

III. os algoritmos de support vector machines e randon forest são paradigmas do aprendizado de inteligência profunda.

As afirmativas são, respectivamente,

Analise o script python abaixo:

import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_hastie_10_2
x, y = make_hastie_10_2(n_samples=6000, random_state=42)
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25,
random_state=42)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier( n_estimators=100,
oob_score=True, n_jobs=-1)
clf.fit(x_train, y_train)
y_pred_proba = clf.predict_proba(x_test)[:,1]
from sklearn.metrics import roc_curve
fpr, tpr, thr = roc_curve(y_test, y_pred_proba)
pd.DataFrame( {'FPR': fpr, 'TPR': tpr}
).set_index('FPR')['TPR'].plot(kind='line')

O gráfico plotado como resultado do processamento do script é

O Keras é uma API de aprendizado profundo escrita em Python e executada sobre a plataforma de aprendizado de máquina TensorFlow.

As principais estruturas de dados do Keras são

No contexto de análise de dados e cubos OLAP, assinale os quatro tipos de análises que são comuns nesse ambiente.

Considere que o Tribunal Regional do Trabalho utiliza o modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining).

Em um certo momento, uma equipe de Analistas está discutindo as seguintes questões relativas a um projeto:

− Qual formato de data será utilizado: dd/mm/aaaa ou mm/dd/aaaa?

− Os dados advindos das diversas fontes, relativos a um mesmo conteúdo, são compatíveis entre si?

− Os campos binários serão formatados com True e False ou terão que ser convertidos para 1 e 0?

− Após as análises descritivas, a média, a mediana, a moda e a quantidade dos dados estão de acordo com as categorias definidas?

Com base nas questões apresentadas, a equipe está trabalhando na etapa do CRISP-DM denominada

Em um projeto de análise de dados, uma Analista ficou responsável pela tarefa de fazer o agrupamento de clientes de uma empresa de telecomunicações em cinco grupos distintos.

A Analista realizou dois tipos de agrupamentos:

I. Cada cliente foi colocado em um único grupo dos cinco grupos definidos.

II. Cada cliente recebeu uma probabilidade de estar em um dos cinco grupos da empresa.

Os agrupamentos do tipo I e II são, correta e respectivamente:

Um setor de atendimento ao cliente por telefone utiliza o sistema eSAC como suporte para suas atividades. No banco de dados utilizado pelo eSAC, o número do Cadastro de Pessoas Físicas (CPF) é armazenado sem criptografia. Contudo, o CPF é apresentado no formato "123.4**.***-**" na tela utilizada pelos atendentes, para que eles possam confirmar a identidade de quem está ligando.

A segurança de dados implementada no eSAC foi: