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Este exercicio faz parte do curso
Aprenda técnicas essenciais para avaliar a qualidade dos dados em aplicações Java. Descubra como usar estatísticas descritivas para identificar outliers, detectar e tratar valores ausentes de forma apropriada, e validar tipos de dados para evitar erros. Domine ferramentas-chave como DescriptiveStatistics para análise numérica, Optional para tratamento de null, e DateTimeFormatter para validação de datas.
Domine técnicas de transformação de dados para aplicações Java confiáveis. Aprenda a normalizar strings usando expressões regulares para comparação de texto consistente, padronizar categorias com EnumMap e HashMap para tabelas de consulta robustas, e lidar com formatos de data usando a API de tempo do Java com LocalDate e ZoneId para tratamento consistente de datas em diferentes fusos horários.
Garanta a qualidade dos dados por meio de técnicas de validação. Aprenda a implementar validação de intervalo para valores numéricos e datas, dominar validação por padrão usando expressões regulares para verificar formatos de dados e aplicar validação de restrições para impor regras de negócio.
Transforme dados tabulares bagunçados em conjuntos de dados limpos e utilizáveis com o Tablesaw, uma poderosa biblioteca Java. Você vai avaliar a qualidade dos dados, padronizar conteúdos de colunas e aplicar operações de filtragem para preparar seus dados. Ao final, você transformará com confiança conjuntos de dados brutos em tabelas prontas para análise.
Exercicio Atual