Fundamentos de limpeza de dados com planilhas e SQL

Os dados brutos raramente estão prontos para análise, muitas vezes contendo duplicatas, erros de formatação e valores ausentes que podem levar a decisões de negócios incorretas.Aprender a limpar e validar sistematicamente esses dados é uma das habilidades mais críticas para qualquer profissional de dados aspirante. Neste curso, você passará de lidar com conjuntos de dados desorganizados e desorganizados para produzir dados de alta qualidade e prontos para análise.Você dominará as técnicas fundamentais de criação de perfis, limpeza e verificação de dados usando ferramentas padrão do setor, como planilhas e SQL, enquanto também aprende a documentar seus processos para transparência e reprodutibilidade. O que você vai aprender: - Entenda os princípios fundamentais da integridade dos dados, métricas de qualidade e o custo dos dados sujos. - Aplique fórmulas e funções de planilha para padronizar texto, remover duplicatas e lidar com valores nulos. - Escreva consultas SQL para filtrar, transformar e limpar grandes conjuntos de dados armazenados em bancos de dados relacionais. - Implemente técnicas modernas de validação de dados para verificar a precisão e a integridade de seus dados limpos. - Documente e relate seu fluxo de trabalho de limpeza de dados para garantir transparência e reprodutibilidade. - Pratique o perfilamento de dados para identificar erros e anomalias estruturais antes de iniciar o processo de limpeza. O curso começa com as definições básicas de qualidade de dados antes de guiá-lo através de explicações escritas práticas e exercícios baseados em código em planilhas e SQL.Você progredirá de correções de formatação simples para operações de limpeza de banco de dados e fluxos de trabalho de verificação. Este curso foi projetado para iniciantes que desejam desenvolver habilidades essenciais de preparação de dados, sem necessidade de experiência prévia em limpeza de dados. Comece a ler hoje para transformar conjuntos de dados caóticos em insights confiáveis e estruturados.