XPTO é uma empresa multinacional cujo ramo é a consultoria de software. Ela possui uma vasta equipe de desenvolvedores que atuam nas mais diversas áreas, sendo a área de maior destaque atualmente a de análise de dados e aprendizado de máquina, que trabalha com a linguagem Python 3. A empresa foi contratada por um cliente para elaborar um modelo de aprendizado de máquina com bom desempenho para detectar transações fraudulentas de cartões de crédito. Para tal, o cliente forneceu à empresa XPTO um dataset com o nome transacoes.csv contendo cinco colunas com variáveis quantitativas (com os nomes “V1”, “V2”, “V3”, “V4” e “V5”) e uma coluna (com o nome “classe”) indicando se a transação em questão foi fraudulenta ou não (0 – não fraudulenta, 1 – fraudulenta).
a) Para realizar a análise exploratória dos dados, a equipe deseja importar esses dados em um dataframe. Escreva qual a biblioteca da linguagem Python que ela deverá utilizar para tal propósito e apresente qual é a maneira de importar esses dados em um dataframe utilizando a biblioteca.
b) Após a análise exploratória e pré-processamento dos dados, a equipe deixou os dados armazenados em um dataframe com o nome dft. Os nomes das colunas de todas as variáveis foram mantidos. A equipe decidiu que irá testar o desempenho do algoritmo kNN (k-nearest neighbors) disponível na biblioteca scikit-learn. Escreva um trecho de código que irá treinar e testar o modelo utilizando o algoritmo kNN e o conjunto de dados disponível no dataframe dft.
OBS: Não é necessário realizar o import das bibliotecas no trecho de código nem coletar as métricas de desempenho do modelo.
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class FonteDeDados:
def __init__(self, endereco):
raise NotImplementedError()
def proximoDado():
raise NotImplementedError()
def possuiDados():
raise NotImplementedError()
Em que:
- __init__: Construtor da classe. Recebe como parâmetro o endereço do recurso a ser acessado (como o caminho do banco de dados, ou o nome do arquivo a ser acessado).
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String nome;
String senha;
public Usuario(String nome, String senha) {
this.nome = nome;
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}
}
Escreva o código correspondente na linguagem Python.
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O “Banco Nacional de Dados de Demandas Repetitivas e Precedentes Obrigatórios” (BNPR) é uma iniciativa no âmbito do Poder Judiciário brasileiro que tem como objetivo centralizar informações sobre demandas judiciais repetitivas e precedentes obrigatórios.
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