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Limpeza de dados no R

Intermediário
Actualizado 02/2025
Aprenda a limpar dados rápida e precisamente para transformar dados brutos em insights incríveis.
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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 dplyr
1

Problemas comuns de dados

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2

Dados categóricos e de texto

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3

Problemas avançados de dados

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4

Vinculação de registros

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Limpeza de dados no R
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