Considerando que, em um projeto desenvolvido em Python, há uma lista inserida como num_lista = [3, 4, 8, 5, -2], julgue o item seguinte, assumindo que, nos comandos em análise, o sinal >>> indica cada linha de comando, e que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando.

O comando >>> num_lista.extend([2, 20]) acrescenta dois elementos à lista original quando executado.  

Considerando que, em um projeto desenvolvido em Python, há uma lista inserida como num_lista = [3, 4, 8, 5, -2], julgue o item seguinte, assumindo que, nos comandos em análise, o sinal >>> indica cada linha de comando, e que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando.

A execução da linha de comando

>>> sum(num_lista)/len(num_lista)

retorna o mesmo resultado da execução das linhas de comando a seguir.

>>> import numpy

>>> numpy.mean(num_lista) 

Considerando que, em um projeto desenvolvido em Python, há uma lista inserida como num_lista = [3, 4, 8, 5, -2], julgue o item seguinte, assumindo que, nos comandos em análise, o sinal >>> indica cada linha de comando, e que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando.

Ao realizar operações aritméticas envolvendo os elementos de num_lista e um float, o resultado será sempre dado como um float.

Considerando que, em um projeto desenvolvido em Python, há uma lista inserida como num_lista = [3, 4, 8, 5, -2], julgue o item seguinte, assumindo que, nos comandos em análise, o sinal >>> indica cada linha de comando, e que a tecla Enter foi pressionada após cada linha de comando.

O valor da expressão 34 +8.5-2 pode ser encontrado executando a linha de comando a seguir.

>>> 3 ** 4 + 8 * 5 ** num_lista[4]

Julgue o item a seguir, a respeito das técnicas de coleta de dados com o uso de API.

Ao se criar um script em Python para coletar dados de uma API baseada em REST, é importante considerar os métodos HTTP, tais como GET, POST, PATCH, DELETE, além das formas de autenticação da API.

Julgue o item a seguir, referente a conceitos relacionados a MapReduce e a processamento em lote. 

No processamento em lote, os dados são acumulados por um período e processados de uma só vez, geralmente em horários de menor demanda no sistema.

Julgue o item a seguir, referente a conceitos relacionados a MapReduce e a processamento em lote. 

MapReduce é uma técnica de processamento de dados massivos que divide as operações em duas fases, map e reduce, e utiliza o processamento paralelo para executar cada fase de forma independente em diferentes nós de um cluster.

Julgue o item a seguir, referente a conceitos relacionados a MapReduce e a processamento em lote. 

MapReduce é particularmente eficiente para tarefas de baixa latência e processamento em tempo real, sendo amplamente utilizado para atender a essas necessidades.

No que se refere a processamento em lote e processamento em tempo real, julgue o item subsecutivo.

No processamento em tempo real, o escalonamento de tarefas é geralmente baseado em algoritmos de prioridade, como RMS (rate monotonic scheduling) e EDF (earliest deadline first).

No que se refere a processamento em lote e processamento em tempo real, julgue o item subsecutivo.

Um sistema de processamento em lote requer interação constante do usuário durante a execução dos jobs para completar as tarefas corretamente.