A preparação e o tratamento de dados são etapas cruciais para garantir que análises e modelos de aprendizado de máquina gerem resultados confiáveis e precisos. Essas etapas incluem limpeza, transformação, integração escalonamento e validação dos dados, além do gerenciamento de errós ao longo do processo. Sobre o tema, considere as seguintes afirmações e assinale a alternativa correta. 1. O sucesso de andlises baseadas em Data Driven depende da preparação e organização adequadas dos dados, incluindo limpeza transformação e integração. PORQUE II. Dados inconsistentes ou mal preparados podem comprometer os resultados de análises e modelos. gerando distorções e falhas nas interpretações. As afirmativas I e II são verdadeiras, e a ll justifica a1 Ambas as afirmativas são falsas. As afirmativas I e II são verdadeiras, mas a II não justifica a I. A afirmatival é verdadeira, e a II é falsa A afirmativa Ié falsa eallé verdadeira

alternativa correta é: As afirmativas I e II são verdadeiras, e a II justifica a I.

A afirmativa I afirma que o sucesso de análises baseadas em Data Driven depende da preparação e organização adequadas dos dados, incluindo limpeza, transformação e integração. Essa afirmação é verdadeira, pois a preparação adequada dos dados é fundamental para garantir resultados confiáveis e precisos em análises baseadas em dados.

A afirmativa II afirma que dados inconsistentes ou mal preparados podem comprometer os resultados de análises e modelos, gerando distorções e falhas nas interpretações. Essa afirmação também é verdadeira, pois dados mal preparados podem levar a resultados imprecisos e incorretos em análises e modelos de aprendizado de máquina.

Portanto, a afirmativa II justifica a afirmativa I, pois a segunda afirmação explica por que a preparação adequada dos dados é importante para o sucesso das análises baseadas em Data Driven.