Julgue o item a seguir, a respeito de ciência de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial, big data, governança de dados, transformação de dados e transformação digital.
O processo de tomada de decisão dos ecossistemas de big data é guiado por dados, empregando-se soluções computacionais baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina relativos à aquisição de informação relevante; a inteligência artificial, por sua vez, limita-se a interpretar os textos existentes e dar respostas rápidas ao usuário.

Julgue o item a seguir, a respeito de ciência de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial, big data, governança de dados, transformação de dados e transformação digital.
Aplicada pelos profissionais de segurança cibernética, a governança de dados consiste em um método que utiliza criptografia segura para o armazenamento de dados.

Julgue o item a seguir, a respeito de ciência de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial, big data, governança de dados, transformação de dados e transformação digital.
Ciência de dados é um ramo multidisciplinar da ciência que, por meio da utilização de grandes conjuntos de dados como núcleo de operação, envolve técnicas de computação, matemática aplicada, inteligência artificial, estatística e otimização, com o intuito de resolver problemas analiticamente complexos.

No Python, além dos recursos matemáticos que fazem parte da distribuição padrão, o processamento numérico pode ser feito por meio do NumPy e outros pacotes que foram construídos a partir dele. Para implementar funções de decomposição de matrizes, utiliza-se o módulo:

Assinale a opção que apresenta a classe da biblioteca scikit-learn, versão 1.2.2, utilizada em scripts python para a implementação de análises incrementais de componentes principais.

Nos processos de carga de dados em bancos relacionais por meio de processos tipo ETL, é comum a obtenção de dados oriundos de planilhas eletrônicas, listas de contatos, e outros dados de ambientes que chegam na forma de texto, especialmente quando disponíveis por meio de tecnologias não diretamente integradas aos bancos de dados.
Assinale a extensão de arquivo que é usualmente empregada em arquivos dessa natureza.

A biblioteca Python de tensores que pode ser utilizada em problemas de aprendizado profundo, podendo utilizar tanto processadores do tipo GPU quanto CPU, é denominada

Com relação ao data profiling, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
I. Inspeciona dados e avalia a qualidade, usa dados e técnicas estatísticas para descobrir a verdadeira estrutura, conteúdo e qualidade de uma coleção de dados.
II. O mecanismo produz estatísticas que os analistas de dados podem utilizar para identificar padrões no conteúdo e na estrutura dos dados.
III. As contagens de nulos, a frequência de distribuição e os valores máximos e mínimos são exemplos de estatísticas utilizadas.
As afirmativas são, respectivamente,

Com relação ao ETL, a diferença de tempo entre quando os dados são gerados no sistema de origem e quando os dados estão disponíveis para uso no sistema de destino, denomina-se

No que se refere a noções de algoritmos de aprendizado não supervisionado e Python aplicado a analytics, julgue o item seguinte.
Considere-se que o arquivo CSV (comma separated values) cliente.csv tenha o seguinte conteúdo.

ClienteId,Sexo,Idade,UFNascimento 1,M,49,ES 2,F,38,RS 3,F,8,AC 4,F,11,RN 5,M,53,MG
Considere-se, também, que se queira mostrar em tela apenas as colunas Idade e Sexo de cada cliente, que o seguinte script em Python tenha sido executado e que o arquivo cliente.csv esteja na mesma pasta que o script em Python.
import pandas as pd
cliente = pd.read_csv(“cliente.csv”) sexo_idade = cliente [(“Sexo”, “Idade”)] print(sexo_idade.list())
Com base nessa situação hipotética, é correto afirmar que a execução do referido script resultará no seguinte.
Sexo Idade 0 M 49 1 F 38 2 F 8 3 F 11 4 M 53