Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Cansado de trabalhar com dados bagunçados? Você sabia que a maior parte do tempo de um cientista de dados é gasta encontrando, limpando e reorganizando dados? Pois é, dá para limpar seus dados de forma inteligente! Neste curso, Lidando com Dados Ausentes em Python, você vai fazer exatamente isso! Você vai aprender a tratar valores ausentes em dados numéricos, categóricos e também em séries temporais. Vai aprender a identificar os padrões que os dados ausentes apresentam! Trabalhando com dados de qualidade do ar e diabetes, você também vai analisar, imputar e avaliar os efeitos da imputação dos dados.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
O problema dos dados ausentes
Familiarize-se com dados ausentes e como eles impactam sua análise! Aprenda sobre diferentes operações com valores nulos no seu conjunto de dados, como encontrar dados ausentes e como resumir a ausência de dados.
- Por que lidar com dados ausentes?50 XP
- Etapas para tratar valores ausentes50 XP
- Operações com valores nulos100 XP
- Encontrando valores nulos100 XP
- Lidando com valores ausentes50 XP
- Detectando valores ausentes100 XP
- Substituindo valores ausentes100 XP
- Substituindo valores ausentes ocultos100 XP
- Analisar a quantidade de ausências50 XP
- Analisando a porcentagem de valores ausentes100 XP
- Visualizar a ausência de dados100 XP
2
A ausência de dados tem padrão?
Analisar o tipo de ausência no seu conjunto de dados é um passo muito importante para tratar valores ausentes. Neste capítulo, você vai aprender em detalhes como identificar padrões nos seus dados ausentes e não ausentes, e como tratar adequadamente a ausência usando técnicas simples, como a exclusão por lista (listwise deletion).
3
Técnicas de imputação
Embarque no mundo da imputação de dados! Neste capítulo, você vai aplicar técnicas básicas de imputação para preencher dados ausentes e visualizar suas imputações para poder avaliar o desempenho dessas imputações.
4
Técnicas avançadas de imputação
Por fim, vá além das técnicas simples de imputação e aproveite ao máximo seu conjunto de dados usando técnicas avançadas baseadas em modelos de Machine Learning, para imputar e avaliar os dados ausentes com precisão. Você usará métodos como KNN e MICE para extrair o máximo dos seus dados ausentes!
Lidando com Dados Ausentes em Python
Curso
concluído
