Fundamentos de limpeza de dados: transformando dados brutos para análise

A análise de dados é tão boa quanto os dados que você usa. Aprenda as habilidades fundamentais necessárias para lidar com a etapa mais crucial no pipeline de dados: limpeza e preparação. Ao final deste curso, você possuirá uma forte compreensão fundamental dos princípios de qualidade de dados. Você estará equipado para lidar com problemas comuns, como valores ausentes, formatos inconsistentes, entradas duplicadas e erros estruturais, garantindo que seus conjuntos de dados sejam confiáveis e estejam prontos para análises estatísticas robustas ou modelagem de aprendizado de máquina. O que você vai aprender: * Aprenda os conceitos básicos de qualidade de dados, incluindo integridade, consistência, validade e pontualidade. * Identificar e lidar com diferentes tipos de valores ausentes (imputação, exclusão) e detectar valores atípicos usando métodos estatísticos estabelecidos. * Técnicas de prática para padronizar formatos de dados, resolver problemas de codificação e gerenciar entradas de texto inconsistentes. * Aplicar métodos para detectar e mesclar registros duplicados e corrigir erros estruturais em conjuntos de dados complexos. * Entenda as técnicas de criação de perfis de dados para avaliar a qualidade dos dados e documentar os requisitos de limpeza de dados. * Configurar regras básicas de validação de dados e implementar verificações de qualidade para evitar a deriva de dados em processos em andamento. O curso começa definindo métricas de qualidade de dados e problemas comuns antes de passar para exercícios práticos, passo a passo, abrangendo técnicas de criação de perfil, limpeza, transformação e validação de dados. Este curso é projetado para iniciantes interessados em análise de dados, ciência de dados ou inteligência de negócios. Não é necessária experiência prévia com ferramentas de limpeza de dados ou programação. Comece a construir a base essencial para o trabalho de dados confiável hoje.