Fala pessoal!

Nesta postagem conversaremos sobre um assunto bem interessante que atinge nosso mundo de arquitetos e arquitetas quase diariamente. A Qualidade de Dados.

Você já se perguntou o porquê precisamos saber/aprender limpeza de dados?

À medida que a quantidade de dados continua a crescer exponencialmente, conseguir limpar e preparar esses dados eficazmente está se tornando uma habilidade crítica. Por quê? Porque dados limpos são a base de uma análise precisa e de uma tomada de decisão informada. 

Os cientistas de dados gastam uma parte significativa do seu tempo na preparação de dados. Na verdade, uma pesquisa da Forbes mostra que os cientistas de dados gastam cerca de 80% do seu tempo na preparação e gestão de dados para análise, com 60% do seu tempo dedicado à limpeza e organização de dados, e 19% do seu tempo gasto na recolha de conjuntos de dados. * Isso faz sentido, pois não é possível descobrir insights confiáveis ​​a partir de dados confusos ou imprecisos. Além disso, identificar antecipadamente problemas de dados pode evitar complicações dispendiosas no futuro. 

As habilidades de limpeza de dados não são úteis apenas para agilizar seu trabalho - elas também podem impulsionar sua carreira. Por exemplo, as equipes de RH dependem fortemente de dados limpos dos funcionários para tomar decisões que melhorem a satisfação e a produtividade*, portanto, as habilidades de limpeza de dados podem ser um importante argumento de venda. 

Desenvolver uma base sólida em limpeza de dados é uma jogada inteligente se você deseja aumentar suas perspectivas de carreira. Essas habilidades são cada vez mais vitais para profissionais em funções centradas em dados, impactam diretamente a qualidade e a eficiência da análise de dados. 

Basicamente, a limpeza de dados tem tudo a ver com a manutenção de um ambiente de dados impecável. Aqui estão as 10 principais habilidades de limpeza de dados para adicionar ao seu kit de ferramentas: 

- Exploração de dados 

- Tratamento de anomalias: valores ausentes e valores discrepantes 

- Filtrando Dados 

- RegEx e manipulação de strings 

- Análise de data/hora 

- Mesclando e Unindo Dados 

- Transformação de dados e conversões de tipos de dados 

- Integridade de dados: deduplicação e validação 

- Lidando com dados esparsos 

- Normalização e Padronização

Como é isso, na prática? Ao explorar um conjunto de dados, você pode calcular valores médios e identificar pontos de dados ausentes para avaliar sua qualidade geral. Você também pode precisar usar expressões regulares (RegEx) para extrair padrões de texto específicos e padronizar formatação inconsistente. 

Ao dominar essas técnicas de limpeza de dados, você estabelecerá as bases para habilidades mais avançadas de manipulação de dados. Você não apenas melhorará a precisão e a confiabilidade de suas análises, mas também será mais eficiente no ciclo de vida dos dados. 

Nas seções a seguir, examinaremos mais de perto cada uma dessas valiosas habilidades de limpeza de dados. Quer você seja um estudante que deseja iniciar uma carreira em dados ou um profissional que deseja subir de nível, desenvolver proficiência nessas áreas é um investimento que vale a pena para seu sucesso futuro. 

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