Na Ciência de Dados, realmente não se cria um sistema completo, mas sim scripts que automatizam etapas específicas do processo. Esses scripts podem incluir: 1. Carregamento de Dados: Importar dados de diferentes fontes, como bancos de dados, arquivos CSV, APIs, etc. 2. Limpeza de Dados: Remover inconsistências, tratar valores ausentes e formatar os dados para análise. 3. Processamento de Dados: Transformar e preparar os dados para análise, como normalização e agregação. 4. Treinamento de Modelos: Utilizar algoritmos de Machine Learning para treinar modelos com os dados preparados. 5. Avaliação de Modelos: Testar a performance dos modelos e ajustar parâmetros conforme necessário. 6. Entrega de Resultados: Apresentar os resultados de forma compreensível, como relatórios ou visualizações. Essas etapas são fundamentais para extrair insights valiosos e tomar decisões informadas.