Cientistas de dados passam 80% do seu tempo limpando dados — não construindo modelos. Neste episódio, percorremos o pipeline completo 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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