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
exercicio interativo prático
Transforme teoria em prática com um dos nossos exercicio interativos
Iniciar exercicio