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Programa do Curso
Introdução
- Compreendendo a importância da preparação de dados em analytics e aprendizado de máquina
- Pipeline de preparação de dados e seu papel no ciclo de vida dos dados
- Explorando desafios comuns em dados brutos e o impacto na análise
Coleta e Aquisição de Dados
- Fontes de dados: bancos de dados, APIs, planilhas, arquivos de texto e mais
- Técnicas para coletar dados e garantir a qualidade dos dados durante a coleta
- Coletando dados de várias fontes
Técnicas de Limpeza de Dados
- Identificando e lidando com valores ausentes, outliers e inconsistências
- Lidando com duplicatas e erros no conjunto de dados
- Limpeza de conjuntos de dados do mundo real
Transformação e Padronização de Dados
- Técnicas de normalização e padronização de dados
- Lidando com dados categóricos: codificação, agrupamento e engenharia de recursos
- Transformando dados brutos em formatos utilizáveis
Integração e Agregação de Dados
- Mesclando e combinando conjuntos de dados de diferentes fontes
- Resolvendo conflitos de dados e alinhando tipos de dados
- Técnicas para agregação e consolidação de dados
Garantia de Qualidade dos Dados
- Métodos para garantir a qualidade e integridade dos dados durante todo o processo
- Implementando verificações de qualidade e procedimentos de validação
- Casos de estudo e aplicações práticas da garantia de qualidade dos dados
Redução de Dimensionalidade e Seleção de Recursos
- Compreendendo a necessidade de redução de dimensionalidade
- Técnicas como PCA, seleção de recursos e estratégias de redução
- Implementando técnicas de redução de dimensionalidade
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão básica de conceitos de dados
Público-Alvo
- Analistas de dados
- Administradores de banco de dados
- Profissionais de TI
14 Horas
Declaração de Clientes (2)
É uma sessão prática.
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