Cientistas de dados passam 80% do seu tempo limpando dados — e não construindo modelos. Neste episódio, percorremos todo o pipeline de preparação de dados: valores ausentes, duplicatas, outliers, codificação, normalização, divisão de treino/teste e vazamento de dados — com uma lista de verificação prática que você pode usar em qualquer projeto de ML.
Neste episódio:
→ Como são os dados bagunçados do mundo real (demonstração ao vivo)
→ Os três tipos de ausência — MCAR, MAR, MNAR — e como lidar com cada um
→ Duplicatas, ruído e tratamento de outliers — quando remover e quando manter
→ Codificação de variáveis categóricas — ordinal, one-hot e codificação de alvo
→ Normalização vs. padronização — quando cada uma se aplica
→ Divisões de treino / validação / teste — por que três conjuntos, e não dois
→ Vazamento de dados — o assassino silencioso de projetos de ML
→ Uma lista de verificação de preparação de dados em 8 etapas
Este é o Episódio 8 de Master AI & Machine Learning — Módulo 2: Fundamentos de Dados.
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📋 PLAYLIST DO CURSO COMPLETO
⬅ Ep 07 — Tipos de Dados Explicados
➡ Ep 09 — Viés nos Dados
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Série de Pensamentos · Apresentado por TechnovativeAI
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Neste tutorial de ciência de dados, exploramos a importância de dedicar uma parte significativa do seu tempo ao fluxo de trabalho em ciência de dados, especificamente análise de dados, limpeza de dados e transformação de dados. A preparação e o pré-processamento eficazes de dados são etapas cruciais em qualquer projeto de machine learning ou deep learning, pois podem determinar a precisão do treinamento do seu modelo. Um pipeline de IA ou pipeline de ML bem estruturado, incluindo pipeline ETL, engenharia de características e manipulação de dados, pode melhorar significativamente a eficiência do seu fluxo de trabalho em ciência de dados. Ao focar nessas áreas, você pode dominar IA e ML, e desenvolver um fluxo de trabalho em ciência de dados robusto que produza resultados de alta qualidade. Aprenda como otimizar seu fluxo de trabalho em ciência de dados e descubra por que 80% do seu tempo deve ser gasto nessas tarefas críticas, usando ferramentas como bibliotecas de dados Python para agilizar seu processo e melhorar suas habilidades gerais em ciência de dados.
0:00 A Realidade de 80% da Preparação de Dados
1:32 Estratégias para Lidar com Valores Ausentes
2:21 Gerenciando Duplicatas e Outliers
6:15 A Lista de Verificação de Dados do Praticante