Com relação às linguagens de programação para ciência de dados, linguagem Python e R, avalie cada afirmativa a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.( ) No Oracle R Enterprise, a execução do R incorporado (ou Embedded R) possibilita a chamada de scripts do R em sessões do R executadas no servidor do Oracle Database.( ) A interoperabilidade entre Python e R pode ser estabelecida pelo pacote reticulate do R, que possibilita que no código R sejam utilizadas ambas as abordagens, em documentos R Markdown e no IDE RStudio.( ) Os principais pacotes para manipulação de dados são o dplyr, para o R, e o Scikit-learn, para o Python.As afirmativas são, respectivamente,
AF – F – F.
BV – F – F.
CV – V – F.
DF – V – V.
EV – V – V.
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GabaritoC — V – V – F.
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Python e R para Ciência de Dados
Gabarito: letra C. A sequência correta é V – V – F. A primeira afirmativa é verdadeira: o Oracle R Enterprise permite executar scripts R embutidos no banco de dados Oracle. A segunda é verdadeira: o pacote reticulate do R possibilita interoperabilidade com Python em documentos R Markdown e no IDE RStudio. A terceira é falsa: scikit-learn é uma biblioteca de machine learning, não de manipulação de dados; em Python, o principal pacote para manipulação de dados é o pandas. A banca troca a finalidade de um pacote conhecido, testando o conhecimento específico dos ecossistemas.
Afirmativa
Avaliação
Justificativa
No Oracle R Enterprise, a execução do R incorporado (Embedded R) possibilita a chamada de scripts do R em sessões do R executadas no servidor do Oracle Database.
V
O Oracle R Enterprise (ORE) permite executar scripts R embutidos diretamente no servidor Oracle Database.
A interoperabilidade entre Python e R pode ser estabelecida pelo pacote reticulate do R, que possibilita que no código R sejam utilizadas ambas as abordagens, em documentos R Markdown e no IDE RStudio.
V
O pacote reticulate do R fornece interface para chamar código Python a partir do R, permitindo uso combinado em R Markdown e RStudio.
Os principais pacotes para manipulação de dados são o dplyr, para o R, e o Scikit-learn, para o Python.
F
scikit-learn é biblioteca de machine learning, não de manipulação de dados; em Python, o principal pacote para manipulação de dados é o pandas.
Pacotes de dados
1Manipulação
R: dplyr
Python: pandas
2Machine learning
R: caret
Python: scikit-learn
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1ª afirmativa — ✅ Verdadeira
A Oracle R Enterprise (ORE) oferece o recurso Embedded R, que permite escrever e executar scripts R diretamente no servidor Oracle Database, integrando a capacidade analítica do R com os dados armazenados. A afirmação está correta.
2ª afirmativa — ✅ Verdadeira
O pacote reticulate do R fornece uma interface para chamar código Python a partir do R. Ele permite usar objetos Python, executar scripts Python e combinar ambos os códigos em documentos R Markdown e no ambiente RStudio. A afirmação está correta.
3ª afirmativa — ❌ Falsa
A afirmação diz que os principais pacotes para manipulação de dados são dplyr (R) e scikit-learn (Python). Embora dplyr seja realmente um dos principais para manipulação de dados em R, scikit-learn é voltado para aprendizado de máquina (classificação, regressão, clustering, etc.), não para manipulação de dados. Em Python, o pacote equivalente ao dplyr é o pandas, que oferece estruturas de dados e funções para limpeza, transformação e agregação de dados. Portanto, a afirmativa é falsa.
Alternativa A — ❌ Incorreta
Propõe a sequência F – F – F. Como as duas primeiras afirmativas são verdadeiras, a alternativa está errada.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Propõe V – F – F. A segunda afirmativa é verdadeira, não falsa, portanto incorreta.
Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Propõe V – V – F, que corresponde exatamente à avaliação correta de cada afirmativa.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Propõe F – V – V. A primeira é verdadeira (e não falsa) e a terceira é falsa (e não verdadeira), logo incorreta.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Propõe V – V – V. A terceira afirmativa é falsa, portanto a sequência completa é incorreta.
PEGA ESSA DICA!
Ao estudar linguagens para ciência de dados, organize mentalmente os pacotes por função: manipulação (dplyr no R, pandas no Python), visualização (ggplot2, matplotlib), modelagem (caret, scikit-learn). A banca frequentemente troca a finalidade de pacotes como scikit-learn para testar essa distinção.