Fundamentos de Ciência de Dados: Trabalhando com Dados no Azure ML

Os dados brutos raramente estão prontos para o aprendizado de máquina. Para criar modelos precisos, você deve primeiro dominar a arte da preparação, limpeza e estruturação de dados em seu ambiente de nuvem. Este curso baseado em texto orienta você pelos conceitos essenciais de fluxo e preparação de dados usando o Azure Machine Learning (Azure ML). Você passará de lidar com conjuntos de dados desorganizados e não estruturados para curar pipelines de dados limpos e prontos para modelos. Neste curso, você aprenderá a: Entender os tipos de dados principais, distinguindo entre variáveis contínuas e categóricas; Limpar conjuntos de dados identificando e removendo valores repetidos, duplicatas e valores extremos; Aplicar técnicas de dimensionamento e normalização para preparar recursos numéricos; Configurar a ingestão de dados e gerenciar fluxos de dados seguros Pratique a estruturação de ativos de dados e a implementação de verificações modernas de qualidade de dados. Começando com definições fundamentais de qualidade e tipos de dados, o curso avança por meio de explicações passo a passo por escrito sobre limpeza, transformação e integração desses fluxos processados em pipelines de nuvem. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, analistas e iniciantes que desejam entender a engenharia de dados baseada em nuvem sem qualquer experiência prévia de aprendizado de máquina. Comece a dominar seus fluxos de trabalho de dados hoje.