Name: Curso Pandas: limpeza e tratamento de dados
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limpeza e tratamento de dados

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6220

Pessoas nesse curso

9.4

Avaliação média

Certificado

De participação

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 19/03/2025

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Ementa

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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Este e mais 7 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Python para Data Science

8h
De curso

52
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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