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Programa do Curso

Introdução

  • Compreender a importância do preparo de dados em análise e aprendizado de máquina
  • O pipeline de preparo de dados e seu papel no ciclo de vida dos dados
  • Explorar 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, entre outros
  • Técnicas para coletar dados e garantir a qualidade dos dados durante a coleta
  • Coleta de dados de várias fontes

Técnicas de Limpeza de Dados

  • Identificação e tratamento de valores ausentes, outliers e inconsistências
  • Tratamento de 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
  • Tratamento de dados categóricos: codificação, agrupamento (binning) e engenharia de recursos
  • Transformação de dados brutos em formatos utilizáveis

Integração e Agregação de Dados

  • Fusão e combinação de conjuntos de dados de diferentes fontes
  • Resolução de conflitos de dados e alinhamento dos tipos de dados
  • Técnicas para agregação e consolidação de dados

Garantia da Qualidade dos Dados

  • Métodos para assegurar a qualidade e a integridade dos dados ao longo do processo
  • Implementação de verificações de qualidade e procedimentos de validação
  • Estudos de caso e aplicações práticas de garantia da qualidade dos dados

Redução de Dimensionalidade e Seleção de Recursos

  • Compreender a necessidade da redução de dimensionalidade
  • Técnicas como PCA (Análise de Componentes Principais), seleção de recursos e estratégias de redução
  • Implementação de técnicas de redução de dimensionalidade

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico dos conceitos de dados

Público-alvo

  • Analistas de dados
  • Administradores de banco de dados
  • Profissionais de TI
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (2)

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