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• Qual é a classificação do sujeito?
• Qual é a classificação do predicado?
• A oração apresenta complemento verbal?
Assinale a alternativa que indica, correta e respectivamente, as respostas para as perguntas acima.


Coluna 1
1. "por" (1. 02).
2. "não" (1. 03).
3. "mas" (I. 05).
4. "primeiro" (I. 27).
Coluna 2
( ) Advérbio.
( ) Conjunção.
( ) Preposição.
( ) Pronome.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
CREATE TABLE Clientes ( Cliente_ID INT PRIMARY KEY, Nome VARCHAR(100), Cidade VARCHAR(100), Estado CHAR(2) );
CREATE TABLE Pedidos ( Pedido_ID INT PRIMARY KEY, Cliente_ID INT, Data_Pedido DATE, Valor_Total DECIMAL(10,2), FOREIGN KEY (Cliente_ID) REFERENCES Clientes(Cliente_ID) );
A consulta SQL, a seguir, retorna quais resultados?
SELECT c.Nome, COUNT(p.Pedido_ID) AS Num_Pedidos, COALESCE(SUM(p.Valor_Total), 0) AS Total_Gasto FROM Clientes c LEFT JOIN Pedidos p ON c.Cliente_ID = p.Cliente_ID WHERE p.Data_Pedido >= '2025-02-01' GROUP BY c.Nome HAVING COUNT(p.Pedido_ID) >= 1;
Considerando o cenário descrito, assinale a alternativa que apresenta a abordagem mais adequada para otimizar a recuperação eficiente e garantir a integridade dos dados.
numeros <- c(2, 4, 6, 8, 10) resultado <- 0
for (i in seq_along(numeros)) { if (numeros[i] %% 4 == 0) { resultado <- resultado + numeros[i] } } print(resultado)
Com base na execução desse código, assinale a alternativa que apresenta a saída impressa pelo comando print (resultado).
import pandas as pd dados = {'Nome': ['Ivo','Iza','Ney','Ana'], 'Idade': [28, 34, 23, 21], 'Salario': [3000, 4000, 1500, 2000]}
df = pd.DataFrame(dados)
t_idade = df['Idade'].dtype print(f'O tipo da coluna Idade é: {t_idade}')
No código apresentado, foram utilizados dois conceitos importantes sobre o Pandas: DataFrame e dtype. Assinale a alternativa que contém a saída correta do comando print quando o código for executado.
Com base nas técnicas de pré-processamento citadas, como ficará o texto original após a aplicação de tokenização e remoção de stop words?
• n_estimators (número de árvores na floresta); • max_depth (profundidade máxima de cada árvore); • min_samples_split (número mínimo de amostras necessárias para dividir um nó).
Assinale a alternativa que apresenta a melhor abordagem para encontrar a combinação ideal desses hiperparâmetros.
E relação ao problema descrito, assinale a alternativa que apresenta a abordagem mais eficaz para aprimorar a capacidade de generalização de um modelo de aprendizado de máquina.