Questões de Concurso

A analista Camila executou o seguinte script em JavaScript:

const map1 = new WeakMap(); const e1 = {};
map1.set(e1, e1); console.log(map1.get(e1))
Logo após, Camila executou outro script em JavaScript:
const map2 = new WeakMap(); const e2 = "dois";
map2.set(e2, e2); console.log(map2.get(e2))

O interpretador JavaScript usado por Camila suporta a estrutura de dados WeakMap do JavaScript. Os scripts executados por Camila imprimiram no console, respectivamente: 

Uma das principais atividades de implementação de um ambiente analítico é a limpeza dos conjuntos de dados origem. A biblioteca Pandas do Python é utilizada para analisar e também para limpar conjuntos de dados. Observe o trecho de código Python a seguir, que utiliza a biblioteca Pandas.

import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df.dropna(inplace = True)

O resultado da execução do código apresentado é a alteração do conjunto original de dados com o(a):

Igor, analista de dados da CVM, escreveu e rodou o código a seguir.

from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize
texto = "Eu sou um analista de dados da CVM!"
stop_words = set(stopwords.words('portuguese')) tokens = word_tokenize(texto)
tokens_processados = [w for w in tokens if not w in stop_words]
print(tokens_processados)

Considerando que o código foi executado sem erros e sabendo que Igor está usando Python 3.10.12 e NLTK 3.8.1, a saída do terminal foi:

Um cientista de dados utiliza a biblioteca scikit-learn para treinar um estimador clf usando um conjunto de treinamento X1 e seu respectivo conjunto de atributos-alvo y. Posteriormente, o cientista estima os atributos-alvo do conjunto X2.

Para realizar o treinamento e a predição, o cientista de dados deve usar, respectivamente, os métodos:

Considere o código python a seguir.

import spacy

nlp = spacy.load("pt_core_news_lg")

doc = nlp("O rato roeu a roupa do rei de Roma")

print(doc[2].pos_, doc[2].dep_)

Os valores exibidos pela última linha são: