Aprenda limpeza e pré-processamento de dados para ciência de dados com este e-book gratuito - KDnuggets

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Aprenda limpeza e pré-processamento de dados para ciência de dados com este e-book gratuito

Data Science Horizons lançou recentemente um novo e-book esclarecedor intitulado Limpeza e pré-processamento de dados para iniciantes em ciência de dados que fornece uma introdução abrangente a esses estágios iniciais críticos do pipeline de ciência de dados. No guia, os leitores aprenderão por que a limpeza e o pré-processamento adequados dos dados são tão importantes para a construção de modelos preditivos eficazes e para tirar conclusões confiáveis das análises. O e-book cobre o fluxo de trabalho geral de coleta, limpeza, integração, transformação e redução de dados na preparação para análise. Ele também explora a natureza iterativa da limpeza e do pré-processamento de dados que torna esse processo tanto uma arte quanto uma ciência.

Por que esse livro é necessário?

Em essência, os dados são confusos. Os dados do mundo real, do tipo que as empresas e organizações recolhem todos os dias, estão repletos de imprecisões, inconsistências e entradas em falta. Como diz o ditado: “Entra lixo, sai lixo”. Se alimentarmos nossos modelos preditivos com dados sujos e imprecisos, o desempenho e a precisão de nossos modelos serão comprometidos

Um grande destaque do e-book é a demonstração prática das principais bibliotecas Python usadas para manipulação de dados, visualização, aprendizado de máquina e tratamento de valores ausentes. Os leitores se familiarizarão com ferramentas essenciais como Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn e Missingno. O guia termina com um estudo de caso que permite aos leitores aplicar todos os conceitos e habilidades abordados nos capítulos anteriores.

Limpeza e pré-processamento de dados fornece um guia abrangente para lidar com problemas comuns de qualidade de dados. Ele explora técnicas para lidar com valores ausentes, detectar valores discrepantes, normalizar e dimensionar dados, selecionar recursos, codificar variáveis e equilibrar conjuntos de dados desequilibrados. Os leitores aprenderão as melhores práticas para avaliar a integridade dos dados, mesclar conjuntos de dados e lidar com distribuições distorcidas e relacionamentos não lineares. Com seus exemplos de código Python, os leitores ganharão experiência prática na identificação de anomalias de dados, na imputação de dados ausentes, na extração de recursos e no pré-processamento de conjuntos de dados confusos em um formato pronto para análise. O estudo de caso reúne todos os principais conceitos em um fluxo de trabalho completo de limpeza e pré-processamento de dados.

No centro do kit de ferramentas de um cientista de dados está a capacidade de identificar problemas comuns de qualidade de dados.

Limpeza e pré-processamento de dados para iniciantes em ciência de dados é um ótimo lugar para começar para qualquer pessoa ansiosa por entrar na ciência de dados, mas ainda precisa aprender a lidar com dados do mundo real em toda a sua glória confusa e imperfeita. Este guia realmente orienta você nos detalhes de como colocar dados brutos em ótima forma para que você possa realmente chegar a algum lugar com eles. Quando chegar ao final, você terá todo o conhecimento necessário para limpar e pré-processar os dados como se fosse uma segunda natureza. Não fique mais atolado em dados instáveis e cheios de erros! Com as habilidades que este e-book oferece, você será capaz de submeter até mesmo os conjuntos de dados mais indisciplinados e extrair insights significativos como um profissional.

Quer você seja novo na área ou queira aprimorar suas habilidades, Limpeza e pré-processamento de dados para iniciantes em ciência de dados é uma adição inestimável à sua biblioteca de ciência de dados.

Mateus Mayo (@mattmayo13) é um cientista de dados e editor-chefe do KDnuggets, o recurso online seminal de ciência de dados e aprendizado de máquina. Seus interesses estão em processamento de linguagem natural, design e otimização de algoritmos, aprendizado não supervisionado, redes neurais e abordagens automatizadas para aprendizado de máquina. Matthew tem mestrado em ciência da computação e diploma de pós-graduação em mineração de dados. Ele pode ser contatado em editor1 em kdnuggets[ponto]com.