Parque Tecnológico Itaipu (PTI)

O Parque Tecnológico Itaipu (PTI) representa um polo de excelência em tecnologia e inovação localizado em Foz do Iguaçu, Brasil. Fundado através de uma parceria entre Itaipu Binacional, governo federal brasileiro e diversas instituições de pesquisa e ensino, o PTI visa promover o desenvolvimento sustentável e a inovação na região.

Com foco em áreas-chave como energia renovável, tecnologia da informação, biotecnologia e conservação ambiental, o PTI serve como catalisador para a colaboração entre academia, indústria e órgãos governamentais, fomentando a pesquisa e o desenvolvimento tecnológico.

O parque abriga uma variedade de iniciativas, incluindo projetos de pesquisa, incubadoras de empresas, programas de desenvolvimento empresarial e atividades educacionais. Além disso, o PTI desempenha um papel fundamental na promoção do crescimento econômico e da sustentabilidade ambiental na região de Itaipu e além.

Através de sua infraestrutura avançada e parcerias estratégicas, o Parque Tecnológico Itaipu se destaca como um centro de referência internacional em tecnologia e inovação, impulsionando o progresso e contribuindo para o avanço da sociedade e da economia brasileira.

BreachWatch

O BreachWatch é uma ferramenta complementar desenvolvida pela Keeper Security, que opera como um guarda de segurança robusto e confiável. Sua principal função é monitorar e analisar a dark web em busca de quaisquer credenciais de contas que tenham sido comprometidas. Integrado à assinatura do Keeper, o BreachWatch oferece uma camada adicional de proteção aos dados armazenados em seu cofre.

Ao vasculhar continuamente um vasto banco de dados que abrange mais de um bilhão de senhas comprometidas, o BreachWatch identifica correspondências com as informações armazenadas pelo usuário no Keeper Security. Esse monitoramento constante é crucial para detectar possíveis violações de segurança e permitir ações preventivas imediatas, como a alteração de senhas comprometidas ou a notificação ao usuário sobre possíveis riscos à sua segurança digital.

Além disso, o BreachWatch é construído sobre uma arquitetura de segurança de conhecimento zero, garantindo que os dados do usuário permaneçam protegidos e criptografados, mesmo durante o processo de monitoramento e análise. Dessa forma, o BreachWatch oferece uma solução abrangente e confiável para manter a integridade e a segurança das informações pessoais e confidenciais.

Curso: Técnicas de limpeza de dados em ciência de dados e aprendizado de máquina

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. 

Matricule-se neste curso agora para aprender todos os conceitos de Limpeza de Dados. Este curso ensina tudo, desde o básico da Limpeza de Dados, Leitura de Dados, fusão ou divisão de conjuntos de dados, diferentes ferramentas de visualização, localização ou manipulação de valores ausentes/absurdos e sessões práticas onde você será apresentado ao conjunto de dados para garantir um aprendizado completo da Limpeza de Dados. 

OpenRefine

OpenRefine é uma ferramenta de código aberto desenvolvida para limpeza e transformação de dados. Comumente utilizado para pré-processamento de conjuntos de dados complexos, o OpenRefine oferece uma interface intuitiva que permite aos usuários explorar, limpar e transformar dados de maneira eficiente. Uma de suas características mais notáveis é a capacidade de lidar com grandes volumes de dados de maneira eficaz, facilitando a manipulação de informações de diversas fontes.

Uma funcionalidade fundamental do OpenRefine é a capacidade de realizar operações em massa, como correção de erros de digitação, remoção de duplicatas e padronização de formatos. Além disso, sua interface baseada na web permite a colaboração entre membros de uma equipe, facilitando o compartilhamento e a análise conjunta de dados.

Outro recurso importante é a capacidade de importar e exportar dados em diversos formatos, incluindo CSV, Excel, JSON e XML. Isso torna o OpenRefine uma ferramenta versátil para integrar e transformar dados de diferentes fontes e formatos.

Em resumo, o OpenRefine desempenha um papel crucial no processo de preparação de dados, ajudando os usuários a garantir a qualidade e a consistência dos dados antes de sua análise e visualização.

Data cleaning

Data cleaning é o processo de identificar e corrigir erros, inconsistências e redundâncias em conjuntos de dados. É uma etapa crucial na análise de dados, pois dados sujos podem levar a conclusões imprecisas e decisões errôneas. 

Durante o processo de limpeza, os dados são submetidos a várias técnicas, como remoção de valores ausentes, detecção e correção de erros de digitação, padronização de formatos e normalização de dados. Além disso, é comum tratar outliers e eliminar duplicatas para garantir a qualidade dos dados. 

A automação desempenha um papel importante na limpeza de dados, pois pode acelerar o processo e reduzir erros humanos. 

Ferramentas de software especializadas em data cleaning, como OpenRefine, facilitam esse trabalho. Uma vez que os dados estão limpos, os analistas podem ter maior confiança nos insights gerados e nas decisões tomadas com base neles. 

Em resumo, o data cleaning é uma etapa essencial para garantir a integridade e a confiabilidade dos dados antes de sua análise e uso em tomadas de decisão.