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Limpeza de dados no R
Intermediário
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Descrição do curso
Supere problemas comuns de dados, como a remoção de duplicatas no R
Costuma-se dizer que os cientistas de dados passam 80% do tempo limpando e manipulando dados e apenas 20% do tempo analisando-os. O tempo gasto com a limpeza é vital, pois a análise de dados sujos pode levar você a tirar conclusões imprecisas.Neste curso, você aprenderá uma variedade de técnicas para ajudá-lo a limpar dados sujos usando o R. Você começará convertendo tipos de dados, aplicando restrições de intervalo e lidando com duplicatas totais e parciais para evitar contagem dupla.
Mergulhe nos desafios dos dados avançados
Depois de praticar o trabalho com problemas comuns de dados, você passará para desafios mais avançados, como garantir a consistência das medições e lidar com dados ausentes. Após cada novo conceito, você terá a oportunidade de realizar um exercício prático para consolidar seu conhecimento e aumentar sua experiência.Aprenda a usar a vinculação de registros durante a limpeza de dados
O Record Linkage é usado para mesclar conjuntos de dados quando os valores apresentam problemas como erros de digitação ou grafias diferentes. Você explorará essa técnica útil no capítulo final e praticará o aplicativo usando-a para unir dois conjuntos de dados de avaliações de restaurantes em um único conjunto de dados.Pré-requisitos
Joining Data with dplyr1
Problemas comuns de dados
2
Dados categóricos e de texto
3
Problemas avançados de dados
4
Vinculação de registros
Limpeza de dados no R
Curso Completo
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