A Ciência de Dados pode nos ajudar a prever demandas e identificar padrões de ações dos clientes, permitindo aumentar a retenção dos consumidores c...

A Ciência de Dados pode nos ajudar a prever demandas e identificar padrões de ações dos clientes, permitindo aumentar a retenção dos consumidores com a personalização dos produtos e serviços. O ciclo de vida do Data Science pode ser tratado de diversas formas, assim, considerando o exposto acima, marque a alternativa que melhor representa uma fase do ciclo de vida: A- A fase 4 é a de planejamento de modelo: na qual são traçadas as relações entre as variáveis por meio das técnicas e métodos escolhidos, determinando a base para os algoritmos, permitindo implementar a análise na próxima fase. B- A fase 2 é a da descoberta: antes mesmo de começar um projeto, deve-se entender aspectos importantes, como requisitos, especificações, orçamento e prioridades, fazendo perguntas, identificando os recursos necessários (pessoas, tecnologia, tempo e dados) que possam ser utilizados no projeto. C- A fase 6 é a de operacionalizar: é a hora da entrega dos relatórios finais, bem como os documentos de programação e técnicos, além dos briefings. Também é possível implementar, em tempo real, um projeto piloto considerando um ambiente de produção. D- A fase 4 é a de construção de modelo: desenvolvemos, com a finalidade de testes, um conjunto de dados, identificando quais ferramentas se mostram eficazes e seriam consideradas suficientes para a execução dos modelos, conforme ambiente definido no planejamento. E- A fase 3 é a de reparação dos dados: utiliza-se um sandbox analítico (ambiente isolado, controlado e seguro para a realização de testes), em que, durante todo o projeto, são efetuadas análises visando essa reparação.