Ao analisar um conjunto de dados com Python, um programador resolveu usar um dataframe Pandas de nome dp para guardá-los. Em um certo momento, ele resolveu que precisaria usar, apenas, quatro colunas de dados do dataframe: “pais“, “ano“, “renda per capita“ e “expectativa de vida“.
Que fragmento de código Python 3 deve ser usado para selecionar, apenas, essas quatro colunas do dataframe dp?

As classes Java a seguir são públicas e ocupam arquivos separados.
public class Tst {
int ini=0,fim=25;
void print() { System.out.println(ini+fim); }
{ ini=fim%7; fim=ini*3; }
Tst(int a, int b) { ini+=a; fim+=b; }
{ ini/=2; fim+=10; } }
public class Main {
public static void main(String[] args) { new Tst(4, -4).print();
}
}
O que será exibido no console quando o método main for executado?

Um programador de aplicativos para dispositivos Apple com iOS recebeu a seguinte parte de um código, escrito na linguagem swift:
var i:Int var texto:String var num:Int=0 var frase:String=”” for i in 1...3 { num = num+1+i*2 switch num{ case 2...6: texto = “a “ case 7...9: texto = “casa “ case 10...13: texto = “carro “ case 14...16: texto = “eh “ case 17...20: texto = “o “ case 21...23: texto = “forte “ default: texto = “não eh “ } frase = frase+texto } print (frase)
A execução dessa parte do código produz como resposta

Para gerar um gráfico de dispersão, um programador precisava consultar duas tabelas, T1 e T2. Ele decidiu, então, usar um LEFT JOIN, como em
SELECT * FROM T1 LEFT JOIN T2 USING (CHAVE);
Essa consulta resultou em 214 linhas.
Por motivos de segurança, ele fez outra consulta semelhante, apenas trocando o LEFT JOIN por um JOIN, e essa segunda consulta resultou em 190 linhas.
O que pode explicar corretamente a quantidade diferente de linhas nas consultas realizadas?

Ao coletar dados em um sistema compatível com SQL 2008 para fazer uma análise de dados, um programador percebeu que havia dois campos, data_de_nascimento e data_de_emissão_RG, em que o valor de data_de_emissão_RG sempre deve ser mais recente que data_de_nascimento. Percebeu, porém, que em 10% das linhas acontecia o inverso, isto é, data_de_nascimento era mais recente que data_de_emissão_RG. Ele corrigiu os dados nessas linhas, verificando que estavam consistentemente trocados, mas, preocupado que tal problema voltasse a acontecer, resolveu solicitar ao DBA uma alteração da tabela, de forma que data_de_emissão_RG sempre tivesse que ser mais recente que data_de_nascimento.
O DBA atendeu adequadamente a esse pedido do programador por meio de uma restrição em SQL 2008 do tipo

Um pesquisador conseguiu uma base de dados que mostrava terrenos classificados de acordo com:
• 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?

Para que fosse mais fácil entender um sistema em desenvolvimento, um desenvolvedor usou um modelo de dados relacional (protótipo) mais simples do que o do banco de dados do sistema corporativo original, sendo que ambos utilizavam o mesmo SGDB PostgreSQL. Cabe ressaltar que esse protótipo utilizava apenas um subconjunto dos dados do sistema corporativo original e realizava apenas consultas.
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

Ao desenvolver um Data Warehouse para o Banco W, um programador decidiu criar um modelo conceitual com base no modelo estrela para cada fato analisado. Ao criar a primeira tabela fato, relativa ao valor e ao prazo de empréstimos, foram identificadas as seguintes dimensões, com os seus atributos descritos em parênteses: tempo (dia, mês e ano), agência (estado, cidade, bairro e número da agência), produto (nome do produto e juros do produto) e cliente (conta e nome do cliente).
Segundo as regras e as práticas da modelagem dimensional, e usando a granularidade mais baixa, que atributos devem constar da tabela fato?

Um banco comercial deseja obter um tipo de banco de dados NoSQL que trate os dados extraídos de redes sociais, de modo a formar uma coleção (collection) interconectada. Nessa coleção (collection), os dados são organizados em vértices ou objetos (O) e em relacionamentos, que são relações (R) ou arestas.
Nesse modelo de banco de dados NoSQL, os dados seriam apresentados da seguinte forma:
O:Usuario{u1:Joao, u2:Jose, u3:Maria, u4:Claudio} O:Escola{e1:UFRJ, e2:URGS, e3:IFB} R:Estudaem{re1=u1:e2;re2=u2:e2;re3=u3:e1;re4=u4:e3} R:Amigode{ra1=u1:u2;ra2=u1:u3;ra3=u2:u3}
O banco de dados NoSQL que representa essa situação deve ter uma estrutura do tipo

Um administrador de um banco de dados construído por meio do MongoDB inseriu dados em uma coleção (collection) de dados da seguinte forma:
db.fornecedores.insert( { codigo: “thx1138“, nome: “Roupas Syfy ltda“, pais: “Arabia Saudita“ } )
Posteriormente, esse administrador construiu uma consulta que retornou apenas o nome, sem repetição, de todos os países que fazem parte dessa coleção (collection).
O comando utilizado para tal consulta foi