Vamos analisar cada afirmativa: I – Usar uma amostra representativa dos dados em vez do dataset completo pode reduzir o tempo de treino e o custo por execução sem comprometer a qualidade do modelo. Verdadeiro. Amostragem representativa é uma prática comum para reduzir custo e tempo, especialmente com grandes volumes de dados, mantendo a qualidade do modelo. II – O BigQuery pode ser utilizado tanto para processar quanto para armazenar os dados analíticos do pipeline, com custo competitivo para esse volume. Verdadeiro. BigQuery é uma solução escalável para armazenamento e processamento analítico, adequada para grandes volumes de dados, com custo competitivo. III – Manter a instância de computação ligada continuamente é a melhor estratégia para otimizar o custo de treinos diários automatizados. Falso. Manter instâncias ligadas continuamente geralmente aumenta custo; o ideal é usar instâncias sob demanda ou escalonamento automático para reduzir custos. IV – O Apache Kafka é uma tecnologia adequada para implementar o padrão pub/sub entre os dispositivos IoT e múltiplos sistemas consumidores. Verdadeiro. Kafka é amplamente usado para sistemas pub/sub em tempo real, incluindo IoT. Agora, as alternativas apresentadas são: - II e III, apenas. (III é falso, então essa alternativa está incorreta) - I, III e IV (III é falso, então essa alternativa está incorreta) Nenhuma das alternativas apresentadas está correta, pois ambas incluem o item III que é falso. Você tem que criar uma nova pergunta com as alternativas corretas para que eu possa ajudar melhor.