Um dos aspectos mais essenciais da Ciência de Dados ou Aprendizado de Máquina é a Limpeza de Dados. Para extrair o máximo dos dados, é fundamental que eles estejam limpos, pois dados não limpos podem dificultar o treinamento de modelos de ML.
No contexto de ML e Ciência de Dados, a limpeza de dados geralmente filtra e modifica seus dados, tornando mais fácil explorá-los, entendê-los e modelá-los.
Um bom estatístico ou pesquisador deve dedicar pelo menos 90% do seu tempo à coleta ou limpeza de dados para desenvolver uma hipótese e os 10% restantes à manipulação real dos dados para análise ou obtenção dos resultados. Apesar desses fatos, a limpeza de dados não é comumente discutida ou ensinada detalhadamente na maioria dos cursos de ciência de dados ou ML.
Com o aumento do big data e do ML, agora a limpeza de dados também se tornou igualmente importante.
Por que você deve aprender Limpeza de Dados?
Melhorar a tomada de decisões
Aumentar a eficiência
Aumentar a produtividade
Remover erros e inconsistências do conjunto de dados
Identificar valores ausentes
Remover duplicações
Por que você deve fazer este curso?
A Limpeza de Dados é uma parte essencial da Ciência de Dados e da IA, e tornou-se uma habilidade igualmente importante para um programador. É verdade que você encontrará centenas de tutoriais online sobre Ciência de Dados e Inteligência Artificial, mas apenas alguns deles abordam a limpeza de dados ou oferecem uma visão geral básica.
Este guia online para limpeza de dados inclui inúmeras seções com mais de 5 horas de vídeo, o que é suficiente para ensinar qualquer pessoa sobre todos os seus conceitos desde o início.