Neste vídeo, exploramos os fundamentos da Preparação de Dados, uma etapa crucial no processo de Machine Learning.
🧠 Aprenda como limpar, transformar e estruturar seus dados para estabelecer a base para modelos precisos e poderosos.
Vamos abordar:
✅ Tratamento de Dados Ausentes: Técnicas como imputação, exclusão e gerenciamento de formatos de dados inconsistentes.
✅ Detecção e Tratamento de Outliers: Descubra métodos tradicionais e avançados para identificar e lidar com outliers.
✅ Transformação e Escalonamento de Dados: Aprenda sobre escalonamento, normalização e codificação para garantir que seus dados estejam prontos para machine learning.
✅ Demonstrações Práticas: Assista a exemplos de codificação ao vivo para ver esses conceitos em ação! 👨💻
📊 Conjunto de Dados Utilizado: Ames Housing Dataset
💻 Ferramentas: Python, pandas, NumPy, Scikit-learn e mais.
✏️ Timestamps:
00:00:00 - Introdução
00:05:26 - Gerenciamento de Valores Ausentes
00:09:50 - Codificação 1: Imputação de Valores Ausentes
00:22:45 - Duplicatas
00:23:42 - Detectando e Tratando Outliers
00:23:40 - Codificação 2: Tutorial de Detecção de Outliers
00:38:05 - Transformação de Dados: Escalonamento, Codificação, Agrupamento
00:47:02 - Codificação 3: Técnicas de Transformação de Dados
00:54:47 - Desafios Comuns de Pré-processamento de Dados
00:56:09 - Resumo e Conclusão
Se você está começando na ciência de dados ou procurando aprimorar suas habilidades de preparação e pré-processamento de dados, este tutorial oferece um guia abrangente para deixar seus dados em excelente forma.
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