Análise de dados exploratórios e preparação de dados para aprendizado de máquina

Antes de criar qualquer modelo de machine learning, você deve entender, limpar e preparar seus dados.Este curso baseado em texto orienta você através do processo essencial de transformar conjuntos de dados brutos e confusos em entradas de alta qualidade para modelagem preditiva. Você vai progredir desde a compreensão dos conceitos de dados principais para a realização de preparação de dados avançados.Você vai aprender a extrair dados de várias fontes, lidar com valores ausentes, engenharia de recursos poderosos, e executar análises estatísticas preliminares para descobrir padrões ocultos. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de qualidade de dados, tipos de dados e o pipeline de aprendizado de máquina. - Recuperar conjuntos de dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados SQL e sistemas NoSQL modernos. - Limpar dados confusos, manipulando valores ausentes, valores atípicos e inconsistências de formatação. - Aplique técnicas de engenharia de recursos como dimensionamento, codificação de variáveis categóricas e transformações matemáticas. - Pratique a validação de dados moderna usando verificações de esquema para garantir a confiabilidade do pipeline de dados. - Realizar análises exploratórias de dados usando resumos estatísticos e matrizes de correlação para gerar hipóteses. O curso começa com definições básicas e princípios de qualidade de dados antes de passar para a manipulação de dados e engenharia de recursos.Você lerá explicações claras, analisará trechos de código Python práticos e completará exercícios escritos projetados para reforçar seu aprendizado. Este curso é projetado para iniciantes que desejam entrar na ciência de dados e no aprendizado de máquina, sem pré-requisitos avançados. Comece a dominar as habilidades críticas de preparação de dados que tornam os modelos de machine learning bem-sucedidos.