Uma distribuidora de autopeças precisa verificar a conformidade do ICMS-ST (Substituição Tributaria) em suas operações. Os dados estão em um banco SQL Server (notas fiscais e faturamento), arquivos CSV de MVA (Margem de Valor Agregado) fornecidos pelo estado e relatórios manuais de auditores. A equipe quer usar Power BI ou Tableau para criar um sistema que compare o ICMS-ST recolhido com o devido, destacando divergências. A legislação estadual exige precisão nas alíquotas e bases de cálculo. Nesse cenário, a técnica de BI mais adequada é:

Uma distribuidora utiliza BI para monitorar o ICMS-ST, um regime em que o imposto é recolhido antecipadamente na cadeia. O processo de descoberta de informações inclui coleta de dados de faturamento e notas fiscais, transformação para segregar operações sujeitas ao regime de Substituição Tributária (ST), análise para verificar conformidade com a legislação estadual e visualização em dashboards. A distribuidora observa que 20% das operações têm valores de ICMS-ST superestimados, impactando o fluxo de caixa. Nesse cenário, a estratégia de BI mais adequada para corrigir isso, incluindo um Key Performance Indicator (KPI) específico, é:

Assinale a opção que apresenta o resultado da execução do código Python 3.8 abaixo.

L1=(0)
L2=(1,2,3,4)
for k in range(3,-3,-1):
    L1.append(L2[k])
for x in L1:
    print(x)

Assinale a opção que apresenta o resultado da execução do código Python 3.8 abaixo.

class teste:
    a=4
    def __init__(self,x,y,z):
        a=x+y+z

x=teste(1,2,10)
y=getattr(x,'a')
setattr(x, 'a', y**2)
print(x.a)

Na aprendizagem em árvores de decisão, as tomadas de decisão para dividir os dados em diferentes ramos da árvore consideram que:

No contexto do processo de avaliação de modelos de aprendizado supervisionado, amplamente utilizado em sistemas de inteligência artificial para classificação e regressão, é correto afirmar que:

Coloque V (verdadeiro) ou F (falso) nas afirmativas abaixo, em relação à abordagem de Bill Inmon para projetos de Data Warehouse, assinalando a seguir a opção correta.

(  ) Tem como desvantagem a possibilidade de produzir diversos Data Marts, sem uma perfeita coesão entre eles.

(  ) Dá ênfase à construção de um grande depósito central de informações empresariais tratadas, limpas e integradas.

(  ) Oferece uma visão mais próxima dos projetos em espirais, indo ao encontro de abordagens ágeis.

(  ) Centra-se na modelagem dimensional, transformando dados em tabelas fato e dimensão.

(  ) Propõe que o armazenamento no Data Warehouse seja feito de acordo com a idade dos dados.

A tecnologia para análise de Big Data e processamento de dados conhecida como Hadoop é uma implementação em código aberto do modelo de programação:

Assinale a opção que NÃO apresenta um fator a ser observado na Governança de Dados.

Em ciência de dados, ao usar a técnica de Gradiente Descendente, o que ocorre se a função de perda não possuir um mínimo?