Algumas importantes bibliotecas de programação em Python desempenham papel crucial no desenvolvimento de soluções eficientes para uma variedade de problemas em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.

O objetivo principal da biblioteca Pandas no contexto da ciência de dados e análise de dados é

O algoritmo Naive Bayes é amplamente utilizado em problemas de classificação, especialmente em aplicações de processamento de linguagem natural e análise de texto.

O princípio fundamental do algoritmo Naive Bayes

A Internet dsa Coisas (Internet of Things – IoT) está revolucionando a forma como interagimos com o mundo, possibilitando maior automação, eficiência e conveniência em diversos aspectos da vida cotidiana.

Dentre as características fundamentais da IoT, incluem-se:

O analista Tomas é o responsável por integrar data marts independentes do TJMS por meio do compartilhamento da dimensão local. Tomas observou que os data marts possuem diferentes granularidades: um contém dados agrupados por estado e o outro, por cidade. Então, Tomas terá que normalizar a dimensão local gerando a dimensão estado e a dimensão cidade.

A técnica de modelagem multidimensional que Tomas deverá utilizar para normalizar a dimensão local para integrar os data marts que compartilhem dimensões em comum é:

Os bancos de dados massivos (Big Data) se caracterizam por armazenar grande volume de dados heterogêneos que crescem rapidamente ao longo do tempo.

Para implementar esse tipo de banco de dados, é necessário:

Sistemas de apoio à decisão coletam dados de diversas fontes e precisam realizar diversas operações de limpeza, transformação e integração para carregá-los em um banco de dados analítico pronto para consultas.

Para realizar as transformações necessárias nos dados oriundos de diversas fontes, os dados devem ser armazenados temporariamente em um(a):

Bianca está analisando os dados do Data Mart Processos do TJMS utilizando uma ferramenta OLAP. Ela quer analisar os processos apenas do ano de 2024 e da Comarca de Corumbá.

Para isso, Bianca deverá executar a operação OLAP:

O analista Marcos recebeu o arquivo data.csv e precisa analisar o seu conteúdo por meio das seguintes informações:

1. quantidade de linhas e colunas;
2. lista das primeiras 5 linhas e das últimas 5 linhas;
3. nome e tipo das colunas.

Para isso, Marcos começou a desenvolver o seguinte trecho de código escrito em Python:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

Para obter as informações de que precisa, Marcos deve usar os seguintes comandos:

A analista Elizabeth está trabalhando no levantamento das bases de dados do TJMS para conhecer a estrutura e o conteúdo dessas bases. Elizabeth precisa levantar informações como: quantidade de tabelas, quantidade de registros, valores válidos, formatos dos dados, restrições de integridade, entre outros.

Para isso, Elizabeth deve utilizar uma ferramenta de:

A analista Márcia é a responsável por implementar o projeto de integração dos diversos sistemas de informação do TJMS. Para isso, Márcia optou por começar pelo levantamento dos dados utilizados em comum por todas as áreas, processos e sistemas do Tribunal. Alguns exemplos de entidades levantadas por Márcia são: Tabela de Analistas Judiciários, Tabela de Estados da Federação e Tabela de Tipos de Processos.

De acordo com o Framework do DAMA-DMBOK 2ª edição, Márcia deve implementar a gestão de: