Para começar o curso, você vai entender por que limpar dados é importante. Você vai resolver problemas simples, como espaços no início e no fim de strings, unificar formatos de registros de voos, combinar strings e mais.

Introdução à limpeza de dados

Unificando formatos de voos I

Unificando formatos de voos II

Limpando strings bagunçadas

Removendo espaços em strings I

Removendo espaços em strings II

Unificando strings

Comparando a similaridade entre strings

SOUNDEX() e DIFFERENCE()

Comparando nomes com SOUNDEX()

Comparando nomes com DIFFERENCE()

Começando a limpar dados

Neste capítulo, você vai aprofundar seus conhecimentos de limpeza de dados. Vai aprender a lidar com dados ausentes, evitar dados duplicados nos seus conjuntos de dados e trabalhar com diferentes formatos de data.

Como lidar com dados ausentes

Removendo valores ausentes

Removendo espaços em branco

Preenchendo valores ausentes com ISNULL()

Preenchendo valores ausentes com COALESCE()

Evitando dados duplicados

Diagnosticando duplicatas

Tratando duplicidades

Trabalhando com diferentes formatos de data

Usando CONVERT()

Usando FORMAT()

CONVERT() vs FORMAT()

Lidando com dados ausentes, dados duplicados e diferentes formatos de data

Neste capítulo, você vai lidar com valores fora de faixa e dados imprecisos. Também vai praticar a conversão entre diferentes tipos de dados. Por fim, você vai trabalhar na correspondência de padrões nos dados para encontrar outliers.

Valores fora do intervalo e dados imprecisos

Valores fora do intervalo ou dados imprecisos?

Detectando valores fora do intervalo

Excluding out of range values

Detectando e excluindo dados imprecisos

Convertendo dados com tipos diferentes

Usando CAST() e CONVERT()

A série com mais episódios

Correspondência de padrões

Caracteres para especificar padrões

Correspondendo URLs

Verificando números de telefone

Lidando com valores fora de faixa, diferentes tipos de dados e correspondência de padrões

No capítulo final, você vai aprender a combinar e agregar dados de algumas colunas em uma só, dividir os dados de uma coluna em mais colunas e transformar linhas em colunas e vice-versa.

Combinando dados de algumas colunas em uma única coluna

Combinando cidades e estados usando +

Concatenando cidades e estados

Trabalhando com DATEFROMPARTS()

Dividindo os dados de uma coluna em mais colunas

Usando SUBSTRING() e CHARINDEX()

Usando RIGHT(), LEFT() e REVERSE()

SUBSTRING() ou CHARINDEX()?

Transformando linhas em colunas e vice-versa

PIVOT ou UNPIVOT?

Transformando linhas em colunas

Transformando colunas em linhas

Parabéns!

Combinando, dividindo e transformando dados

Flight statistics dataset and series ratings dataset

Você sabia que cientistas e analistas de dados passam boa parte do tempo limpando dados antes de analisá-los? Isso acontece porque os dados do mundo real são bagunçados. Para ajudar você a navegar por dados confusos, este curso ensina a limpar dados armazenados em um banco de dados SQL Server. Você vai aprender a resolver problemas comuns, como limpar strings problemáticas, lidar com valores vazios, comparar a similaridade entre strings e muito mais. Você vai colocar a mão na massa em todas essas tarefas usando uma grande variedade de conjuntos de dados interessantes (e bagunçados), incluindo voos mensais por aeroporto, séries de TV e vendas de banca de jornal. Preparado(a) para sujar as mãos?

Intermediate SQL Server

Desenvolva habilidades para transformar dados brutos em insights incríveis de forma rápida e precisa.

Limpando dados em bancos de dados SQL Server

Desenvolva as habilidades necessárias para limpar dados brutos e transformá-los em insights precisos.

Software Engineer

Out of range values and inaccurate data

Dataset - series and episodes

Out of range values

Out of range values - example

Out of range values - detecting the values

Out of range values - excluding the values

Inaccurate data

Inaccurate data - example

Inaccurate data - detecting the values

Inaccurate data - excluding the values

Let's practice!

Lidando com valores fora de faixa, diferentes tipos de dados e correspondência de padrões - Valores fora do intervalo e dados imprecisos

Valores fora do intervalo e dados imprecisos

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