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Programa do Curso
Introdução
- Compreender a importância da preparação de dados na análise e na aprendizagem automática
- Pipeline de preparação de dados e o seu papel no ciclo de vida dos dados
- Explorar os desafios comuns nos dados em bruto e o impacto na análise
Recolha e aquisição de dados
- Fontes de dados: bases de dados, APIs, folhas de cálculo, ficheiros de texto, etc.
- Técnicas de recolha de dados e garantia da qualidade dos dados durante a recolha
- Recolha de dados de várias fontes
Data Cleaning Técnicas
- Identificar e tratar os valores em falta, os valores anómalos e as inconsistências
- Lidar com duplicados e erros no conjunto de dados
- Limpar conjuntos de dados do mundo real
Transformação e normalização de dados
- Técnicas de normalização e padronização de dados
- Tratamento de dados categóricos: codificação, binning e engenharia de características
- Transformação de dados em bruto em formatos utilizáveis
Data Integration e Agregação
- Fusão e combinação de conjuntos de dados de diferentes fontes
- Resolução de conflitos de dados e alinhamento de tipos de dados
- Técnicas de agregação e consolidação de dados
Data Quality Assurance
- Métodos para garantir a qualidade e a integridade dos dados ao longo de todo o processo
- Implementação de controlos de qualidade e procedimentos de validação
- Estudos de casos e aplicações práticas da garantia da qualidade dos dados
Redução da dimensionalidade e seleção de características
- Compreender a necessidade de redução da dimensionalidade
- Técnicas como PCA, seleção de características e estratégias de redução
- Implementar técnicas de redução da dimensionalidade
Resumo e próximas etapas
14 horas
Declaração de Clientes (2)
wiedza, wzorcowe prowadzenie szkolenia
Krzysztof Kantorski - Santander
Curso - Oracle GoldenGate
A capacidade de Engajar numa base 1:1 e garantir que eu tinha clareza e compreensão sobre os conceitos discutidos.
Dave - Sea
Curso - Data Architecture Fundamentals
Machine Translated