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Limpeza de Dados (Python) - Nacional - Brasília - IA-Labs - EAD
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Descrição do Produto

🧹 Limpeza de Dados (Python)

Transforme dados brutos em bases confiáveis para análises precisas e modelos de IA.

A limpeza de dados em Python é uma etapa crítica e frequentemente a mais trabalhosa do pré-processamento, onde a biblioteca Pandas atua como a principal ferramenta para detectar e corrigir inconsistências, valores ausentes (missing values) e duplicatas em conjuntos de dados brutos. Esse processo envolve técnicas como a imputação ou remoção de dados faltantes, padronização de formatos de texto e tratamento de outliers, transformando informações "sujas" em uma base confiável e estruturada, o que é indispensável para garantir a precisão de análises estatísticas e a performance de modelos de Machine Learning.

🚀 Início do curso Imediato após a confirmação do pagamento e configuração do ambiente.
📈 Nível Iniciante (básico).
⏱ Carga Horária 30 horas - EAD Assíncrono.

🎓 O que vai aprender?

  • ✔Pandas para Limpeza: Funções essenciais para navegar em dados brutos.
  • ✔Seleção e Filtros: Isolar erros e informações irrelevantes.
  • ✔Casting e Conversão: Corrigir formatos de textos, números e datas.
  • ✔Tratamento de Duplicatas: Remoção de registros repetidos.
  • ✔Gestão de Ausentes (NaN): Técnicas de remoção ou imputação.
  • ✔Detecção de Outliers: Identificar valores atípicos e anomalias.
  • ✔Séries Temporais: Padronização de datas para análises precisas.
  • ✔Processamento de Texto: Limpeza e padronização (NLP Básico).

📝 Estrutura do Conteúdo

Nivelamento

  • Python para iniciantes
  • Fundamentos de computação
  • Introdução à Probabilidade
  • Métodos de árvores
  • Regularização
  • Reamostragem
  • Classificação

Limpeza de Dados

  • Pandas Básico: Fundamentos para manipulação.
  • Selecionando Linhas e Colunas: Filtros e fatiamento.
  • Classificação, Casting e Categorias: Ajuste de tipos.
  • Removendo Dados Duplicados e Esparsos.
  • Lidando com dados ausentes (NaN).
  • Valores Atípicos: Identificação de outliers.
  • Datas e Horários: Manipulação temporal.
  • Tratamento de Texto: Limpeza textual.

🎯 Público-alvo

Profissionais que precisam dominar a etapa que consome 80% do tempo de um projeto de dados e gestores que lidam com bases de dados exportadas de ERPs/CRMs com erros e inconsistências.

⚙ Pré-requisito

Python básico, Lógica de Manipulação de Dados, Matemática e Estatística Básica.

📚 Detalhes do Formato

Tipo e Área: EAD em Tecnologia da Informação. O curso é autoinstrucional (online assíncrono), permitindo flexibilidade total de horários.

Duração: 01 ano de acesso disponível para conclusão após a matrícula.

🎓 Certificado: Aproveitamento mínimo de 60%. Enviado por e-mail em até 05 dias após manifestação.

❓ Informações Importantes para Acesso

É necessária realizar matrícula?

Processo interno e automático. Após o pagamento, nossa equipe inscreve o aluno sem formulários adicionais.

Como terei acesso ao curso?

Orientações enviadas para o e-mail cadastrado em até 48h úteis após a confirmação do pagamento.

Dados de Acesso:
  • Plataforma: Link exclusivo enviado nas orientações.
  • Usuário: Seu e-mail de matrícula.
  • Senha: Gerada automaticamente (pode ser alterada após o primeiro login).

Vem conosco e entre em modo IA-Labs.

O curso estará disponível em ia-labs.com.br para estudo imediato após o recebimento dos dados.

👉 Domine a higienização de dados e garanta análises impecáveis!

Cursos Gerais

O que vai aprender?.
Pré-requisito.
Público-alvo.
Coligada1
Processo Seletivo1
Nível de EnsinoES
Tipo de cursoCursos Profissionalizantes
Área TecnológicaTecnologia da Informação

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