Este exercício faz parte do curso
Qual é a melhor maneira de abordar um novo conjunto de dados? Aprenda a validar e resumir dados categóricos e numéricos e a criar visualizações do Seaborn para comunicar suas descobertas.
Explorar e analisar dados geralmente significa lidar com valores faltantes, tipos de dados incorretos e valores discrepantes. Neste capítulo, você vai aprender técnicas para lidar com esses problemas e otimizar seus processos de EDA!
As variáveis dos conjuntos de dados não existem de forma isolada; elas têm relações entre si. Neste capítulo, você vai examinar as relações entre dados numéricos, categóricos e até mesmo DateTime, explorando a direção e a força dessas relações, bem como as formas de visualizá-las.
A análise exploratória de dados é uma etapa crucial no fluxo de trabalho da ciência de dados, mas não é o fim! Agora é hora de aprender técnicas e considerações que você pode usar para avançar com sucesso em seus projetos depois de terminar a análise exploratória!
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