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Em relação à programação, responda às seguintes questões: 1) O que são os dados armazenados em um objeto e o que eles contêm? 2) Onde devem ficar t...

Em relação à programação, responda às seguintes questões:
1) O que são os dados armazenados em um objeto e o que eles contêm?
2) Onde devem ficar todos os imports em um arquivo Python e qual é a boa prática para declarar as bibliotecas?
3) O que é o acrônimo DDL e quais são as instruções que fazem parte desse grupo?
4) Como deve ser feita a leitura de um arquivo JSON em Python?
5) O que é a mineração de dados e como ela se diferencia do processamento analítico line (OLAP)?
a) Todas as questões estão corretas.
b) Apenas as questões 1, 2 e 3 estão corretas.
c) Apenas as questões 2, 3 e 4 estão corretas.
d) Apenas as questões 3, 4 e 5 estão corretas.
e) Apenas as questões 1, 4 e 5 estão corretas.
a) Todas as questões estão corretas.
b) Apenas as questões 1, 2 e 3 estão corretas.
c) Apenas as questões 2, 3 e 4 estão corretas.
d) Apenas as questões 3, 4 e 5 estão corretas.
e) Apenas as questões 1, 4 e 5 estão corretas.

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Engenharia de Software I Universidade Norte do ParanáUniversidade Norte do Paraná

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a) Todas as questões estão corretas. 1) Os dados armazenados em um objeto são variáveis que contêm informações sobre o objeto. Eles podem ser de diferentes tipos, como números, strings, listas, dicionários, entre outros. 2) Os imports devem ficar no início do arquivo Python, antes de qualquer outra declaração. A boa prática é declarar as bibliotecas em linhas separadas e em ordem alfabética. 3) DDL é o acrônimo para Data Definition Language, que é um conjunto de instruções SQL usadas para definir e manipular a estrutura de objetos de banco de dados, como tabelas, índices, visões, entre outros. Algumas instruções DDL incluem CREATE, ALTER e DROP. 4) Para ler um arquivo JSON em Python, é necessário importar o módulo json e usar a função load() ou loads() para carregar o conteúdo do arquivo em uma variável. 5) Mineração de dados é o processo de descoberta de padrões e informações úteis em grandes conjuntos de dados. Já o processamento analítico em linha (OLAP) é uma técnica de análise de dados que permite a visualização de informações multidimensionais em tempo real. A principal diferença entre eles é que a mineração de dados é usada para descobrir novos insights e padrões, enquanto o OLAP é usado para analisar dados existentes de maneira mais eficiente.

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