O pré-processamento de dados é uma etapa vital em qualquer fluxo de trabalho de machine learning. Neste tutorial, vamos guiá-lo através das etapas essenciais para limpar, manipular e pré-processar dados para garantir que seus modelos de machine learning sejam precisos e confiáveis.
O que você aprenderá neste vídeo:
✔️ A importância do pré-processamento de dados em machine learning
✔️ Como lidar com dados ausentes e inconsistentes
✔️ Técnicas para manipulação e transformação de dados
✔️ Dicas de limpeza de dados para melhorar o desempenho do modelo
✔️ Exemplos do mundo real para preparar conjuntos de dados para machine learning
💡 Seja você um iniciante ou um cientista de dados avançado, este vídeo o ajudará a construir pipelines robustos para conjuntos de dados mais limpos e de alta qualidade.
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Capítulos:
00:00:00 O que é Pré-processamento de Dados?
00:30:27 Etapas no Pré-processamento de Dados
00:37:49 O que são Outliers?
01:00:13 Tipos de Outliers
01:10:01 Como Identificar Outliers?
01:23:25 Métodos de Z-score para Outliers
01:29:30 Lidando com Outliers
01:34:23 Outliers, Considerações Finais
01:39:04 Removendo Outliers em Exemplo de Conjunto de Dados
01:55:29 Valores Ausentes k Rolay
02:12:03 Imputação de Valores Ausentes Métodos Básicos a Avançados
03:07:04 Escalonamento e Normalização de Dados
03:28:46 Escalonamento de Recursos
03:27:48 Dicas sobre Escalonamento de Recursos
03:40:40 Escalonamento de Dados e Pré-processamento em Python
03:59:20 Transformação de Dados em Python
04:04:16 Normalização de Dados em Python
04:15:22 Tipos de Escaladores Mais Usados
04:16:06 O que é Codificação de Recursos?
04:29:11 Por que a codificação de recursos é necessária?
04:41:55 Codificação de Recursos em Python