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A biblioteca pandas é poderosa e de grande valia para a vida de um cientista de dados. Sobre ela podemos afirmar que: I - O nome Pandas se refere a dados em painel ou panel data II - O DataFrame é o coletivo de listas (lists) III - É possível criarmos DataFrames a partir de praticamente qualquer estrutura de dados, principalmente CSVs, Excels, e JSONs
Analise as frases listadas e assinale a alternativa correta.
Apenas I e II.
Apenas II e III.
Apenas I e III.
Apenas I.
Apenas II.
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AV-Tópicos De Big Data Em Python
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AV-Tópicos De Big Data Em Python

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Vamos analisar cada afirmativa: I - O nome Pandas se refere a dados em painel ou panel data. Verdadeiro. O nome "Pandas" vem de "Panel Data", que são dados multidimensionais usados em econometria. II - O DataFrame é o coletivo de listas (lists). Falso. O DataFrame é uma estrutura de dados tabular, semelhante a uma tabela, que pode ser criada a partir de várias fontes, não apenas listas. Ele não é simplesmente um "coletivo de listas". III - É possível criarmos DataFrames a partir de praticamente qualquer estrutura de dados, principalmente CSVs, Excels, e JSONs. Verdadeiro. O pandas permite criar DataFrames a partir de diversas fontes, incluindo arquivos CSV, Excel, JSON, entre outros. Portanto, os itens verdadeiros são I e III. A alternativa correta é: Apenas I e III.

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Em relação aos arquivos de configuração do Hadoop, selecione a opção correta que contém o arquivo que trata das configurações do HDFS.
mapred-site.xml
core-site.xml
hdfs-site.xml
yarn-site.xml
hadoop-env.cmd

Observe o trecho de código abaixo
query = "SELECT * FROM tabela_teste WHERE valor = "+str(str_valor)
registros = spark.sql(query)
Selecione a opção correta a respeito dele.
Trata-se de um exemplo de utilização do Spark SQL
A execução do trecho de código vai funcionar corretamente.
É um exemplo de aplicação de GraphX.
A implementação do trecho de código está errada.
É possível afirmar que a tabela_teste existe.

O boom da IA se deve ao surgimento de novas tecnologias e dispositivos que por estarem sempre conectados produzem uma quantidade enorme de dados. Estes dados que alimentam os modelos de aprendizado de máquina também são conhecidos como:
Big Data.
Informações.
Conhecimento.
Dados Faltantes.
Observações.

Quais os métodos de aprendizado de máquina que existem?
Aprendizado Supersticioso, Não-Supervisionado, Por Reforço, e Semisupervisionado
Aprendizado Supervisionado, Não-Supervisionado, Por Reforço, e Semisupervisionado
Aprendizado Supervisionado, Escondido, Por Reforço, e Semisupervisionado
Aprendizado Supervisionado, Não-Supervisionado, Por Força Bruta, e Semisupervisionado
Aprendizado Supervisionado, Não-Supervisionado, Por Reforço, e Aleatório

Em relação às redes de Internet das coisas, selecione a opção correta que relaciona os dispositivos entre si.
São um relacionamento máquina a máquina
São um conjunto de sinais
É uma conexão rede a rede
São redes locais
São interconectados entre si

Em relação aos RDBMS, selecione a opção que apresenta a característica que trata as transações em um banco de dados como uma unidade indivisível.
Atomicidade.
Indivisibilidade.
Consistência.
Isolamento.
Durabilidade.

Selecione a opção correta que contenha as categorias em que transformações podem ser classificadas.
Separação e finalização
Estreitas e amplas
Embaralhamento e redução
Mapeamento e partição
Mapeamento e redução

No contexto de Coleta de Dados, o que podemos afirmar sobre Dados Primários:

I - São dados obtidos em primeira mão pelo cientista de dados ou pelo analista de dados

II - São dados que precisam ser pré-processados para análise, e serão feitos exclusivamente no primeiro momento pelo dono dos dados, o analista em questão

III - São obtidos através de softwares de monitoramento de logs, surveys, e bancos de dados
Analise as frases listadas e assinale a alternativa correta.
Apenas as opções I e III.
Apenas as opções II e III.
As opções I, II, e III estão corretas.
Apenas a opção I.
Apenas a opção II.

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