Entenda as técnicas de pré-processamento de dados essenciais para preparar dados brutos para análise e aprendizado de máquina. Aprenda a limpar, transformar e padronizar dados para melhorar a precisão da análise.
Tópicos Abordados
Introdução: Importância de limpar e transformar dados brutos.
Técnicas de Pré-processamento de Dados: Tratamento de valores ausentes, escalonamento, codificação e redução de dimensionalidade.
Exemplo em Python: Demonstração de imputação, normalização e codificação com bibliotecas como Pandas e Scikit-learn.
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