Um tribunal gera relatórios em Python 3.x usando pandas para calcular a média de tempo de tramitação por juiz. Nesse contexto, considere o código abaixo.

import pandas as pd
dados = {
    "juiz": ["Maria", "João", "Maria", "Carlos", "João"],
    "tempo_tramitacao": [120, 150, 100, 200, 130]
}
df = pd.DataFrame(dados)
def calcular_media_por_juiz(df):
    return df.groupby("juiz")["tempo_tramitacao"].__I__().to_dict()
media_por_juiz = calcular_media_por_juiz(df)
print(media_por_juiz)

Completa corretamente a lacuna I o método

Um Tribunal Regional do Trabalho deseja utilizar Big Data e Analytics para aprimorar a análise de dados sobre processos administrativos e decisões estratégicas, visando lidar com grandes volumes de dados e insights acionáveis. A abordagem que melhor se aplica para garantir escalabilidade e eficiência no processamento dos dados é

Um técnico de informática do MPRS precisa implementar uma solução de atendimento automatizado para os cidadãos e está avaliando ferramentas para criar um chatbot que possa responder a perguntas frequentes sobre processos, procedimentos e serviços oferecidos pela instituição. O sistema deve ser capaz de entender perguntas em linguagem natural e fornecer respostas precisas. Além disso, a ferramenta deve permitir a criação e o treinamento contínuo do chatbot, com capacidade de processamento de linguagem natural (PNL) para aprimorar as interações ao longo do tempo.

Qual alternativa atende às necessidades do MPRS para a criação do chatbot descrito?

Sobre as etapas do processo de ETL (Extract, Transform, Load), informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.

( ) A etapa de extract envolve a captura de dados de diversas fontes, como bancos de dados, arquivos CSV (Comma-Separated Values), APIs (Application Programming Interfaces), entre outros.

( ) A etapa de transform envolve a inserção ou atualização dos dados em um destino, como um banco de dados, data warehouse ou data lake.

( ) A etapa de load envolve limpeza, formatação, agregação, conversão ou enriquecimento dos dados.

O MPRS está implementando uma solução de Business Intelligence (BI) para aprimorar a análise de dados relativos a processos e ações judiciais, a fim de apoiar a tomada de decisões estratégicas e operacionais. O técnico de informática é responsável pela implantação e manutenção dessa solução, com o objetivo de estruturar os dados de forma eficiente e facilitar a consulta por diferentes departamentos e usuários. Como parte do projeto, foi adotada a modelagem multidimensional para organizar os dados relativos aos processos judiciais, incluindo informações sobre os tipos de ações, os advogados envolvidos, as decisões tomadas e os tempos de tramitação. As dimensões incluem “Processo” (com subcategorias como “Tipo de Ação”, “Status”, “Data de Abertura”), “Advogado” (com subcategorias como “Nome”, “OAB”, “Especialização”) e “Data” (com subcategorias como “Ano”, “Mês”, “Dia”). As medidas incluem a quantidade de processos, o tempo médio de tramitação e o número de decisões tomadas. Com a estrutura multidimensional, o MPRS poderá analisar os dados de forma eficiente, por exemplo, comparando o tempo de tramitação de processos entre diferentes tipos de ação ou avaliando a produtividade de advogados em relação aos processos que envolvem suas especializações.

Nesse caso, qual estrutura multidimensional está sendo implementada pelo MPRS para organizar e analisar os dados dos processos de acordo com o exposto?