Parece que sua pergunta está relacionada a um exercício prático de normalização de dados usando o StandardScaler do scikit-learn. No entanto, para responder à sua pergunta sobre o valor máximo em módulo da variável "Amount" após a normalização, você precisaria aplicar o StandardScaler ao seu conjunto de dados e calcular o valor máximo. Aqui está um passo a passo básico de como você poderia fazer isso em Python: 1. Importar as bibliotecas necessárias: ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler ``` 2. Carregar seus dados: ```python # Supondo que você tenha um DataFrame chamado df df = pd.read_csv('seu_arquivo.csv') # Altere para o caminho do seu arquivo ``` 3. Aplicar o StandardScaler: ```python scaler = StandardScaler() df[['Amount', 'Time']] = scaler.fit_transform(df[['Amount', 'Time']]) ``` 4. Calcular o valor máximo em módulo da variável "Amount": ```python max_amount = df['Amount'].abs().max() print(max_amount) ``` Após executar esse código, você obterá o valor máximo em módulo da variável "Amount". Para saber qual das opções (100,31; 110,45; 115,00; 102,36) é a correta, você precisaria comparar o resultado obtido com essas opções.