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Questão de Programação — Python — FUNDATEC 2023

ProgramaçãoPython
Código
qq897113
Banca
FUNDATEC
Órgão
PROCERGS
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados
Qual é a biblioteca da Linguagem Python construída sobre o NumPy que permite realizar análise quantitativa de dados?
  1. AScikit-Learn.
  2. BPyTorch.
  3. CTensorFlow.
  4. DPandas.
  5. EOrage3.
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GabaritoD — Pandas.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Python – Bibliotecas para análise de dados

Gabarito: letra D. Pandas é a biblioteca Python construída sobre o NumPy e especificamente voltada para análise quantitativa de dados. As demais alternativas são bibliotecas para machine learning (Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow) ou inexistentes (Orage3).

Alternativa A — ❌ Incorreta

Scikit-Learn (sklearn) é uma biblioteca de aprendizado de máquina, que inclui algoritmos de classificação, regressão e agrupamento. Embora interaja com NumPy, seu foco não é análise quantitativa de dados, e sim machine learning.

Alternativa B — ❌ Incorreta

PyTorch é uma biblioteca de deep learning desenvolvida pelo Facebook AI Research, usada para redes neurais e computação tensorial. Não é voltada para análise de dados diretamente.

Alternativa C — ❌ Incorreta

TensorFlow é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pelo Google, também focada em deep learning e não em análise quantitativa de dados.

Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Pandas é a biblioteca padrão para análise e manipulação de dados em Python. Ela é construída sobre o NumPy e oferece estruturas como DataFrame e Series, além de funções para limpeza, transformação, agregação e visualização de dados quantitativos.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Orage3 não é uma biblioteca reconhecida no ecossistema Python. A grafia correta seria "Orange3", mas mesmo esta é uma ferramenta de mineração de dados e visualização, não uma biblioteca construída sobre o NumPy para análise quantitativa.

Conclusão: a alternativa correta é a letra D (Pandas).

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