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Nada por aqui
Em programação estruturada, a medida que o sistema vai tomando proporções maiores,
é mais viável que o mesmo comece a ser divido em partes menores, onde é possível
simplificar uma parte do código, deixando a compreensão mais clara e simplificada. Essa
técnica é conhecida como:
Julgue o próximo item, relativo à análise de dados.
Considere o código a seguir, que utiliza Pandas.
import pandas as pd
data = {'nome':
['bicicleta','avião','helicóptero'],
'categoria':['terrestre','aéreo','aéreo']}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.pop('nome')
print(df)
Após a execução desse código, o resultado será o seguinte.
0 terrestre
1 aéreo
2 aéreo
Name: categoria, dtype: object
A computação científica consiste em um conjunto de técnicas, ferramentas e teorias que englobam inteligência artificial, matemática, estatística, física e computação e que abrangem conhecimentos específicos de subáreas tais como estatística aplicada, econometria, matemática aplicada, inteligência computacional, visualização científica e biometria, sendo cada vez mais utilizada no desenvolvimento de novas tecnologias agrícolas, agora no contexto da emergente agricultura digital. Nas últimas décadas, inclusive, a computação científica tem sido apontada como o terceiro pilar da pesquisa científica, junto com a experimentação e a teoria.
Agricultura de Precisão: Um Novo Olhar na Era Digital. EMBRAPA, 2024 (com adaptações).
Considerando as ideias do texto precedente, julgue o próximo item.
A bioinformática, embora demande alta especialização, é uma área bem explorada, destacando-se sua importância como ferramenta para análise de dados genéticos, genômicos e fenotípicos por meio das plataformas Python e R.