A diferença conceitual correta entre Transformer e Estimator na API de Pipelines do PySpark MLlib é: - Estimator é um algoritmo que possui o método fit(), que treina o modelo a partir dos dados e gera um Transformer. - Transformer é um objeto que possui o método transform(), que aplica a transformação nos dados (exemplo: um modelo já treinado ou um pré-processamento). Analisando as alternativas: A) Um Transformer implementa o método transform() (ex: StringIndexer fitted), enquanto um Estimator possui o método fit() para treinar e produzir um Transformer. — CORRETA B) Um Transformer roda exclusivamente em GPUs, enquanto um Estimator executa apenas na CPU do Driver. — INCORRETA C) Estimator é usado para regressão linear e Transformer é usado apenas para algoritmos de agrupamento (K-Means). — INCORRETA D) Não há diferença; ambos são sinônimos na API do Spark. — INCORRETA Resposta correta: A