O que você aprenderá_
- Entenda o objetivo de tratar uma base de dados antes de inserir em modelos de machine learning
- Conheça quais impurezas uma base de dados apresenta
- Descubra formas de limpar e tratar as impurezas na base de dados
- Compreenda como realizar a limpeza e o tratamento da base de dados
- Construa um passo a passo para deixar a base de dados pronta para ser inserida em um modelo de machine learning
Público alvo_
Pessoas cientistas de dados que desejam aprender como limpar e tratar o conjunto de dados para inserir em um modelo de machine learning.
Bruno Raphaell
Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.
Curso atualizado em 20/06/2024
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Conhecendo os dados
- Entendendo o problema
- Transformando dados em uma tabela
Transformação inicial dos dados
- Entendendo os dados
- Modificando o tipo da coluna
- Identificando e tratando strings vazias
Utilizando dados duplicados e nulos
- Identificando e tratando dados duplicados
- Identificando e substituindo dados nulos
- Retirando os dados nulos
Lidando com os outliers
- Identificando os outliers
- Substituindo valores para os outliers
- Removendo outliers
Trabalhando com variáveis categóricas
- Substituindo valores
- One Hot Encoder (dummy)
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-
Formação
Python para Data Science
8h
De curso
52
Atividades
Escola
Data Science
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SINDCLAY MELO DE ANDRADE
Mateus Rozas Santos
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