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6 – Compreender a análise de dados em Python é fundamental para o cientista de dados. Qual o papel do sistema pip da linguagem Python?


A – Gerenciador de Pacotes do Python.
B – Gerenciador de memória do Python.
C – Gerenciador de espaços virtuais do Python.
D – Motor de Busca da IDE do Python
E – Biblioteca de Processamento de Linguagem Natural.
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Questões Para o Saber

há 2 anos

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há 2 anos

Exercício 6 - Princípios de Big Data
4 pág.

Exercício 6 - Princípios de Big Data

ESTÁCIO

Respostas

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há 11 meses

Vamos analisar as alternativas sobre o papel do sistema pip na linguagem Python: A – Gerenciador de Pacotes do Python. B – Gerenciador de memória do Python. C – Gerenciador de espaços virtuais do Python. D – Motor de Busca da IDE do Python. E – Biblioteca de Processamento de Linguagem Natural. O sistema pip é amplamente conhecido como o gerenciador de pacotes do Python, utilizado para instalar e gerenciar bibliotecas e pacotes que não fazem parte da biblioteca padrão. Portanto, a alternativa correta é: A – Gerenciador de Pacotes do Python.

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há 2 anos

A resposta correta é a alternativa A) Gerenciador de Pacotes do Python. O sistema pip é uma ferramenta utilizada para instalar, gerenciar e atualizar pacotes e bibliotecas em Python. Ele facilita o processo de adicionar funcionalidades extras ao ambiente de desenvolvimento Python.

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1 – A visualização dos dados é fundamental no processo de análise, interpretação e obtenção de conhecimento. Dentre as visualizações mais adequadas para dados numéricos estão: I - Histograma II - Gráfico de Dispersão III - Gráfico de Pizza Analise as alternativas listadas e assinale a correta.


A – Apenas I e III
B – Apenas II e III
C – Apenas I e II
D – Apenas III
E – As alternativas I, II e III

2 – Eduardo quer mostrar aos gestores da empresa como as ações da carteira de investimentos recomendada que ele e o time dele propuseram estão valorizando e gerando muitos dividendos aos clientes. Para isso, Eduardo construiu um gráfico de ______, pois está lidando com dados ________ e quer mostrar o quão bem as recomendações geradas por seu time estão evoluindo. Respectivamente a resposta que completa as duas lacunas é:


A – Pizza; Categóricos
B – Linha; Numéricos
C – Linha; Temporais
D – Pizza; Numéricos
E – Linha; Categóricos

3 – No mundo de Big Data, temos dados os mais variados possíveis, e sua classificação é fundamental para um cientista de dados. As notas que compõem o histórico escolar de um aluno são classificadas como que tipo de dados?


A – Numéricos
B – Temporais
C – Atemporais
D – Categóricos
E – Semi-Estruturados

4 – A linguagem Python se destaca como intuitiva e de fácil aprendizagem. Analise o código abaixo que apresenta laços condicionais e instruções de repetição. ``` for i in range(10): if (i%2==0): print(i) ``` Qual a saída esperada após a execução do programa?


A – Serão impressos no console os números ímpares entre 0 e 9
B – Serão impressos no console os números ímpares entre 0 e 10
C – Serão impressos no console os números pares entre 1 e 10.
D – Serão impressos no console os números pares entre 0 e 9
E – O constructo de laço que itera sobre uma sequência dos números reais de 0 a 9,

5 – Bibliotecas poderosas de análise e manipulação de dados podem ser utilizadas com a linguagem Python. Qual o método utilizado para fazer a junção entre DataFrames no pandas?


A – set_index
B – reset_index
C – values
D – merge
E – sum

7 – Dados categóricos são aqueles normalmente expressos por texto, que representam rótulos, nomes e símbolos. Qual tipo de visualização de dados abaixo é recomendado para dados categóricos?


A – Gráficos de Linha.
B – Gráficos de Barra
C – Gráfico de Matriz de Dispersão
D – Gráfico de Faces de Chernoff.
E – Gráfico de Estrela.

8 – A função de agrupamento do Pandas é o groupby, responsável por influenciar a indexação das colunas. O que acontece ao aplicarmos o método reset_index() no resultado de uma agregação?


A – Nada, o DataFrame fica imutável.
B – Os indexes não são deletados, evitando a perda de colunas no DataFrame da agregação.
C – As colunas de agrupamento somem, e o DataFrame passa a ser indexado pelo número da linha.
D – O DataFrame é indexado pelas suas colunas.
E – O DataFrame é embaralhado

9 – Para a regularização dos dados obtidos, qual técnica podemos utilizar objetivando fazer com que os dados fiquem na mesma escala?


A – Map & Reduce
B – Divide
C – Shuffle
D – MinMax
E – Splice

volvidos. Por questões de acesso e segurança, Gabriel só pode lidar com essas planilhas. Este tipo de coleta feita por Gabriel e pelos Contadores é respectivamente dos tipos:


A – Secundária; Primária.
B – Primária; Primária.
C – Secundária; Terciária.
D – Primária; Secundária.
E – Secundária; Secundária.

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