Vamos analisar cada uma das afirmações: I. Dados tabulares podem ser importados com o Pandas. Verdadeiro, o Pandas é uma biblioteca do Python amplamente utilizada para manipulação e análise de dados, e permite a importação de dados tabulares de diversas fontes. II. "Garbage in, garbage out" trata do conceito de que, para que tenhamos algoritmos confiáveis, precisamos primeiro tratar os dados. Caso contrário, dados ruins geram predições ruins. Verdadeiro, essa afirmação está correta e reflete a importância da qualidade dos dados na análise e modelagem. III. Dados tabulares somente possuem valores numéricos ou textos representando categorias (ex.: "verde"/"amarelo"/"vermelho"). Falso, dados tabulares podem conter uma variedade de tipos de dados, incluindo datas, booleanos, e outros formatos, não se limitando apenas a valores numéricos ou textos. IV. Dados que envolvam data e hora são considerados como bases de texto por necessitarem de um tratamento adicional. Falso, dados de data e hora são frequentemente tratados como tipos de dados específicos (como datetime em Pandas) e não são considerados apenas como texto. Com base nas análises, as afirmações verdadeiras são I e II. Portanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: a) I e II.