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Uma empresa está desenvolvendo um sistema que deverá se integrar com outras aplicações por meio de APIs RESTful. Quais são as principais características de uma API REST?

Relativamente aos conceitos de CRISP-DM, MLOps e Python, julgue o seguinte item.


No CRISP-DM, a etapa de data understanding inclui a construção e a validação de modelos preditivos, garantindo que os resultados estejam alinhados aos objetivos do negócio.

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

As bibliotecas NumPy, Pandas, SciPy e Statsmodels são frequentemente usadas para manipulação e análise de dados em Python, enquanto Matplotlib, Seaborn e Plotly são amplamente utilizadas para visualização de dados, permitindo a criação de gráficos e plots interativos.
Um desenvolvedor de sistemas de informação está utilizando um algoritmo de Data mining que é um algoritmo não paramétrico de classificação por pontos de dados, com base em sua proximidade e associação com outros dados disponíveis, pressupondo que os pontos de dados semelhantes são encontrados próximos uns dos outros. Esse algoritmo é o:
O CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia amplamente utilizada para a análise e mineração de dados. Ela fornece um framework estruturado para realizar projetos de análise de dados, cobrindo desde a compreensão inicial do problema até a implementação das soluções. O ciclo CRISP-DM é composto por seis etapas principais: (i) Compreensão do negócio; (ii) Compreensão dos dados; (iii) Preparação dos dados; (iv) Modelagem; (v) Avaliação; (vi) Desenvolvimento. Na fase de compreensão dos dados, as tarefas desempenhadas são:
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