A linguagem de programação Python, com suas bibliotecas como Pandas e NumPy, se destaca como uma ferramenta poderosa para a análise de dados em diversas áreas, incluindo a estatística. Sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados, realizar cálculos complexos e criar visualizações personalizadas a torna uma escolha popular entre cientistas de dados e analistas. No entanto, Python também apresenta seus próprios desafios. Em alguns casos, pode exigir um conhecimento mais aprofundado de programação do que outras ferramentas, como o Excel, por exemplo. Além disso, a ampla gama de bibliotecas disponíveis pode, às vezes, dificultar a escolha das mais adequadas para uma tarefa específica Fonte: MANZANO, J. A. N. G. Introdução à Linguagem Python. São Paulo: Novatec, 2018. Considerando as informações sobre a linguagem de programação Python para análise de dados em estatística, analise as afirmativas a seguir: I. O Python é amplamente utilizado em estatística devido à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e realizar cálculos complexos de forma eficiente. II. A vasta biblioteca de pacotes e frameworks disponíveis em Python oferece uma ampla gama de ferramentas para análise estatística, desde cálculos básicos até modelagem preditiva. III. O Python raramente é utilizado, apesar de sua popularidade, em conjunto com outras ferramentas, como o Excel, o que limita sua flexibilidade e capacidade de integração com outras plataformas. IV. O Python apresenta umas das principais vantagens como sua sintaxe complexa, que permite aos programadores escreverem códigos sofisticados de forma mais rápida e concisa, tornando-o acessível a iniciantes. É correto o que se afirma em: A. () I, II e III, apenas. B. ( ) II e III, apenas. C. () I e II, apenas.. D. () II, III e IV, apenas. E. () III e IV, apenas..