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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. 

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