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Que fragmento de código Python 3 deve ser usado para selecionar, apenas, essas quatro colunas do dataframe dp?
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No que se refere ao pacote NumPy do Python, julgue o item subsequente.
Considerando a matriz de dados
, o código a seguir
retorna as medianas dos valores encontrados na primeira
coluna, {1,2,3}, e na segunda coluna, {2,2,3}.
import numpy
y = numpy.array([[1, 2], [2, 2], [3, 3]])
numpy.median(y, axis=0)
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEFAZ-CE
A respeito de inteligência artificial, julgue o item seguinte.
Aplicações de reconhecimento de voz fazem a transcrição de um áudio para texto diretamente, sem a necessidade de nenhum modelo intermediário.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SERPRO
Com relação aos fundamentos do big data, julgue o item a seguir.
Big data caracteriza-se, principalmente, por volume, variedade e velocidade, o que se justifica devido ao fato de os dados serem provenientes de sistemas estruturados, que são maioria, e de sistemas não estruturados, os quais, embora ainda sejam minoria, vêm, ao longo dos anos, crescendo consideravelmente.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SERPRO
Julgue o item a seguir, relativos à tecnologia de big data e ao Hadoop.
Uma das principais características de big data é que seu custo de armazenamento de dados é relativamente baixo se comparado a um data warehouse.
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• características físicas; • tipo de negócio a ser nele implantado; • risco esperado, que compreendia os rótulos alto, médio, baixo ou nenhum.
Decidiu, então, usar um algoritmo de aprendizado de máquina que, a partir das características físicas do terreno e do tipo de negócio a ser nele implantado, aprenderia a determinar o risco esperado, enquadrando o terreno em questão em um daqueles rótulos.
Nesse cenário, que algoritmo de aprendizado de máquina é indicado para resolver esse problema?
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Segundo as regras e as práticas da modelagem dimensional, e usando a granularidade mais baixa, que atributos devem constar da tabela fato?
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEFAZ-CE
Em relação a big data e analytics, julgue o próximo item.
Hive e Sqoop são subprojetos do Hadoop destinados a queries e data warehousing, respectivamente.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: SEFAZ-CE
Em relação a big data e analytics, julgue o próximo item.
A análise de dados começa com as hipóteses iniciais, evoluem para as observações e causas e terminam com as descobertas, tudo consolidado em relatórios analíticos.
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