Fala pessoal!

Nesta postagem continuaremos sobre o assunto, A Qualidade de Dados.

10. Normalização e Padronização

Normalização e padronização são as técnicas finais de pré-processamento de dados sobre as quais falaremos hoje. Exploremos o que eles envolvem, como diferem e exemplos de sua aplicação.

A normalização é uma técnica que ajusta valores medidos em diferentes escalas para uma escala comum, geralmente entre 0 e 1. É especialmente útil quando os parâmetros possuem faixas variáveis. A padronização, por outro lado, transforma os dados para terem média zero e desvio padrão de um, tornando-a essencial para algoritmos que assumem que os dados são normalmente distribuídos.

As diferenças entre essas duas técnicas podem determinar quando cada uma deve ser usada:

A normalização é geralmente usada quando o conjunto de dados não segue uma distribuição gaussiana. Pode ser impactado por valores discrepantes, mas é menos sensível a eles do que a padronização.

A padronização é normalmente usada em cenários que exigem que o conjunto de dados tenha uma distribuição gaussiana, formando a base para técnicas como análise de componentes principais e regressão linear.

Exemplos:

*** Normalização

Ajustando salários que vão de 30.000 para 90.000 em um conjunto de dados fiquem entre 0 e 1 para comparar os rendimentos relativos dos funcionários, independentemente da grande diferença.

Redimensionamento de idades em um conjunto de dados onde os usuários variam de 10 a 60 anos para um estudo de análise de marketing.

Normalização de distâncias percorridas em quilômetros por caminhões de entrega em uma empresa de logística para padronizar avaliações de rotas.

*** Estandardização

Padronizar as pontuações dos testes dos alunos para avaliar estatisticamente o desempenho em várias escolas ou universidades.

Transformando recursos como altura e peso em dados de saúde para prever riscos à saúde usando algoritmos de aprendizado de máquina.

Equacionar medidas de volatilidade de diferentes ações em modelos financeiros para avaliar com precisão o risco relativo.

Desenvolver um conjunto de habilidades tanto em normalização quanto em padronização não apenas melhora o desempenho e a precisão de seus modelos de dados, mas também contribui para sua versatilidade como profissional de dados pronto para gerenciar uma diversidade de conjuntos de dados e desafios.

Além disso, é importante visualizar seus dados antes e após aplicar essas transformações para compreender completamente seus efeitos e decidir informada sobre qual método melhor atende às suas necessidades específicas. Lembre-se de que, embora a normalização seja mais suscetível a ser distorto por valores discrepantes, a padronização exige que os dados sigam idealmente uma distribuição normal para obter resultados ideais.

Equívocos e desafios comuns

A limpeza de dados é fundamental para uma análise precisa, mas não é uma tarefa única. À medida que novas informações entram em seu sistema, você precisará limpar e atualizar regularmente seus dados para manter a qualidade.

Quais são alguns desafios comuns que você pode enfrentar?

Formatos de dados inconsistentes em conjuntos de dados que exigem alinhamento cuidadoso.

Registros duplicados que precisam ser identificados e mesclados ou removidos.

Garantir a privacidade dos dados e cumprir as regulamentações sem comprometer a integridade dos dados.

Esses problemas podem complicar o processo de limpeza e afetar a confiabilidade dos seus dados. Por exemplo, se os nomes dos clientes forem inseridos em formatos diferentes nos bancos de dados de vendas, levará algum tempo para padronizá-los antes que você possa analisar adequadamente as tendências dos clientes.

Felizmente, existem estratégias que você pode usar para agilizar a limpeza de dados. Considere o uso de ferramentas de automação para lidar com tarefas repetitivas de formatação. A criação de sistemas de codificação padronizados também pode ajudar a manter os dados consistentes. Ao compreender a realidade da limpeza de dados, você estará bem preparado para garantir conjuntos de dados precisos e confiáveis ​​no mundo real.

Como começar com habilidades de limpeza de dados.

Pronto para começar a limpeza? Veja como começar com o pé direito:

Construa uma base sólida

Primeiro, certifique-se de entender o básico. Conheça seus dados observando coisas como médias, medianas e valores ausentes. Isso ajuda a garantir que seus dados sejam confiáveis. Pratique filtragem, manipulação de strings e conversão de tipos de dados para obter experiência prática.

Concentre-se em habilidades que correspondam aos seus objetivos

Que tipo de ferramentas de limpeza de dados você precisará no emprego dos seus sonhos? Excel? Pitão? SQL? Domine as habilidades que o tornarão eficiente na preparação de dados e avance em sua carreira em ciência de dados. Além disso, não tenha medo de misturar e combinar! Os analistas de dados geralmente usam uma combinação de ferramentas para realizar o trabalho.

Pratique, pratique, pratique.

A melhor maneira de consolidar seu novo conhecimento? Aplique-o imediatamente com projetos práticos. Tente praticar com conjuntos de dados reais de fontes como Kaggle ou UCI Machine Learning Repository. Quanto mais experiência prática você tiver, mais intuitivas essas técnicas se tornarão!

Continue aprendendo e mantenha-se atualizado.

A limpeza de dados está sempre evoluindo, portanto, mantenha-se atualizado com as técnicas e ferramentas mais recentes. Participe de comunidades on-line, participe de workshops ou faça cursos sobre métodos emergentes*. Ficar por dentro das tendências expandirá suas habilidades e tornará você um candidato a emprego mais forte.

Pronto para se tornar um profissional de limpeza de dados? Siga estas etapas e você estará no caminho certo para essa habilidade de dados tão solicitada.

Por que escolher o Dataquest para limpeza de dados?

Se você deseja iniciar uma carreira em dados, a proficiência em limpeza de dados é obrigatória. Felizmente, o Dataquest oferece uma excelente maneira de adquirir essas habilidades críticas, mesmo se você for um iniciante.

Por meio de projetos práticos, você praticará as principais técnicas de limpeza de dados usadas diariamente por profissionais de dados, como:

Tratamento de valores ausentes e outliers.

Decuplicando e normalizando dados

Analisando datas e trabalhando com dados esparsos.

Ao aplicar essas habilidades em cenários realistas, você desenvolverá um forte entendimento prático que impressionará os empregadores.

A plataforma interativa do Dataquest orienta você passo a passo, para que você aprenda fazendo. Você escreverá código real em Python, uma linguagem essencial para limpeza e análise de dados. Isso significa que você ganhará uma valiosa experiência de programação à medida que aprende.

Tem alguma dúvida enquanto trabalha em um projeto? Sem problemas! A comunidade acolhedora de profissionais e estudantes de dados da Dataquest está pronta para ajudar.

Aprender com outras pessoas mantém você motivado e oferece novas perspectivas.

O currículo completo cobre todas as bases, desde a filtragem básica até operações complexas. Assim, você pode ter certeza de que está desenvolvendo todas as habilidades necessárias para uma carreira em dados.

Quer mostrar suas novas habilidades? Os projetos que você conclui tornam-se um portfólio impressionante que demonstra sua habilidade em limpeza de dados para potenciais empregadores. Imagine como será ótimo compartilhar seu trabalho com orgulho!

Portanto, se você está animado para começar a trabalhar com dados, o Dataquest oferece um caminho envolvente e eficaz para adquirir habilidades essenciais de limpeza de dados. Você ficará surpreso com a rapidez com que pode aprender!

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