Para responder a essa questão, precisamos analisar as lacunas e as alternativas apresentadas. A primeira lacuna pede uma linguagem de programação focada em ciência de dados. Python é amplamente reconhecida e utilizada para esse fim, enquanto Java não é a escolha mais comum nesse contexto. As duas últimas lacunas referem-se a etapas do processo de ciência de dados. A etapa de "obtenção dos dados" é fundamental para importar os dados, e a "preparação dos dados para modelagem" é uma etapa crucial para transformar os dados em uma forma adequada para análise preditiva. Agora, vamos analisar as alternativas: A) Java; obtenção dos dados; visualização dos dados. - Java não é a linguagem mais comum para ciência de dados. B) Python; análise de dados; preparação dos dados para modelagem. - A análise de dados é uma etapa, mas não é a mais adequada para as lacunas. C) Python; obtenção dos dados; preparação dos dados para modelagem. - Esta opção se encaixa perfeitamente nas lacunas. D) Python; obtenção dos dados; visualização dos dados. - Embora Python seja correto, a visualização não é a etapa mais adequada para a segunda lacuna. E) Java; análise de dados; modelagem de dados. - Novamente, Java não é a escolha correta. Portanto, a alternativa que completa adequadamente as lacunas é: C) Python; obtenção dos dados; preparação dos dados para modelagem.