A crescente demanda por comunicação eficaz de análises de dados exige ferramentas que conciliem execução de código e apresentação interativa de resultados. No ambiente da ciência de dados, diferentes ferramentas são utilizadas para atender a necessidades distintas, desde testes rápidos até a documentação estruturada de análises. Leia o estudo de caso abaixo: Maria é uma cientista de dados em uma empresa de tecnologia. Ela frequentemente utiliza IPython Shell para testar rapidamente trechos de código Python durante suas análises. Em um projeto recente, Maria precisou apresentar seus resultados para uma equipe de stakeholders que não têm conhecimento técnico profundo. Para isso, ela usou o Jupyter Notebook, que permitiu combinar código, gráficos e explicações textuais em um único documento interativo. Os stakeholders puderam visualizar as análises de Maria, incluindo gráficos de tendências e descrições detalhadas, o que facilitou a tomada de decisões informadas. Com base nesse contexto, observe as afirmativas a seguir: I. O IPython Shell é ideal para testar e ajustar código de forma interativa, mas não é a ferramenta mais adequada para criar documentos de apresentação detalhada. II. O Jupyter Notebook combina código, gráficos e texto em um único ambiente, tornando-o eficaz para criar documentos interativos e apresentações compreensíveis. III. A principal característica do Jupyter Notebook é a execução de código em tempo real, sem suporte para narrativas textuais ou gráficos, focando apenas na performance do código. Está correto o que se afirma em: Questão 5Resposta A. I e II, apenas B. I, II e III. C. II e III, apenas D. I, apenas. E. I e III, apenas.