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Limpando o conjunto de dados de varejo online

Você é engenheiro(a) de dados na Global Retail Analytics. Sua gerente identificou problemas de qualidade no conjunto de dados online_retail — IDs de cliente ausentes, linhas duplicadas e pedidos cancelados estão distorcendo os relatórios semanais.

Antes de começar qualquer análise, você precisa definir um esquema explícito, diagnosticar os problemas de qualidade e construir um pipeline de limpeza que remova registros inválidos.

Este exercicio faz parte do curso

Transformação de Dados com Spark SQL no Databricks

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