Questões de Concurso Para banco do brasil
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Uma forma de garantir que os dados desse protótipo estejam sempre completamente atualizados em relação aos dados reais, com baixo impacto tanto na operação quanto no desempenho do sistema corporativo original, é
•o campo CNPJ é chave primária e contém 14 caracteres, sendo que os caracteres devem se ater aos numéricos [“0” a “9”], e o caractere zero “0” não pode ser ignorado, seja qual for a posição dele (início, meio ou fim da chave); •o campo NOME contém 20 caracteres e aceita valor nulo; •o campo PAIS contém 15 caracteres e não aceita valor nulo.
Nesse contexto, o comando SQL2008 que cria uma tabela com as características descritas acima é
• características físicas; • tipo de negócio a ser nele implantado; • risco esperado, que compreendia os rótulos alto, médio, baixo ou nenhum.
Decidiu, então, usar um algoritmo de aprendizado de máquina que, a partir das características físicas do terreno e do tipo de negócio a ser nele implantado, aprenderia a determinar o risco esperado, enquadrando o terreno em questão em um daqueles rótulos.
Nesse cenário, que algoritmo de aprendizado de máquina é indicado para resolver esse problema?
import numpy as np
valorAplicado = np.array ( [ 5000, 6000, 7000, 8000 ] )
taxaJuros = np.array ( [1, 2, 3, 4 ] )
resultado = valorAplicado * taxaJuros
Ao executar o código acima, o valor final da variável resultado será
import numpy as np a = np.array ( [ [ 1,2,3 ],[ 4,5,6 ],[ 7,8,9 ] ] ) print (a[a>5])
O que será exibido após esse código ser executado?