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Uma equipe de desenvolvimento de software está adotando práticas de DevOps para melhorar a qualidade e a velocidade das entregas. Para isso, decidiram implementar um pipeline CI/CD, garantindo que todas as alterações de código sejam testadas e implantadas automaticamente. No fluxo definido, o pipeline segue as etapas:
1. O código é enviado para o repositório remoto, acionando o pipeline.
2. O código é analisado e testado por ferramentas automatizadas.
3. Se os testes passarem, um build é gerado e enviado para o ambiente de staging.
4. O código é revisado e validado antes de ser implantado em produção.
Após algumas execuções do pipeline, a equipe percebeu que, quando há falha nos testes automatizados, o código não é promovido para a próxima etapa. Além disso, alguns da equipe querem que a implantação em produção ocorra automaticamente, enquanto outros preferem que seja necessária uma aprovação manual.
Com base no cenário apresentado, assinale a alternativa correta.
Um cientista de dados deseja analisar um conjunto de dados tabular, pré processá-lo e treinar um modelo de rede neural para prever valores contínuos. Ele utiliza Pandas para manipulação dos dados, Scikit-learn para normalização e TensorFlow/Keras para construir o modelo.
Considere o seguinte código em Python:

Com base no código apresentado, assinale a alternativa correta sobre a execução e o comportamento desse modelo.
Considere o seguinte trecho de código em Python, que tem como objetivo processar um arquivo de texto contendo dados numéricos e realizar operações sobre tais valores:

Garantindo que:
1. A média dos números lidos seja calculada e armazenada na variável media, mesmo que o arquivo esteja vazio.
2. Os números maiores que a média sejam gravados sempre em um novo arquivo chamado "saida.txt"
3. O código esteja protegido contra divisão por zero, de forma que a função tenha continuidade, mesmo que identificada a possibilidade de erro.
Assinale a alternativa que apresenta um código válido para continuar a função corretamente.