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Qual é a melhor forma de abordar um novo conjunto de dados? Aprenda a validar e resumir dados categóricos e numéricos e a criar visualizações no Seaborn para comunicar suas descobertas.
Explorar e analisar dados geralmente envolve lidar com valores ausentes, tipos de dados incorretos e outliers. Neste capítulo, você vai aprender técnicas para tratar esses problemas e tornar seus processos de EDA mais eficientes!
As variáveis em conjuntos de dados não existem isoladas; elas se relacionam entre si. Neste capítulo, você vai observar relacionamentos entre dados numéricos, categóricos e até DateTime, explorando a direção e a força desses relacionamentos, além de maneiras de visualizá-los.
Exercicio Atual
A análise exploratória de dados é uma etapa essencial no fluxo de trabalho de ciência de dados, mas não é o fim! Agora é hora de aprender técnicas e considerações para avançar com sucesso nos seus projetos depois de concluir a exploração!