Aulas

• 01 - 1. Explicando a importância da limpeza dos dados e importando a base cloud_download
• 02 - 2. Buscando na base por valores nulos e linhas duplicadas cloud_download
• 03 - 3. Procurando na base alguns problemas que podem ter sido gerados por erros humanos cloud_download
• 04 - 4. Tratando valores vazios e linhas duplicadas cloud_download
• 05 - 5. Tratando valores digitados errados (erros humanos) cloud_download
• 06 - 6. Limpeza de Dados - Exercício cloud_download
• 07 - 7. Entendendo a base e respondendo as perguntas sem fazer o tratamento dos dados cloud_download
• 08 - 8. Contando a quantidade de alunos que responderam o questionário cloud_download
• 09 - 9. Eliminando valores duplicados e discutindo sobre o tratamento do ID_aluno cloud_download
• 10 - 10. Somando a matrícula dos alunos que responderam (visualizando e tratando outliers) cloud_download
• 11 - 11. Verificando o tamanho da blusa para todos os alunos cloud_download
• 12 - 12. Descobrindo quantos alunos vão participar da formatura cloud_download
• 13 - 13. Estimando a altura de um aluno usando média e mediana dos dados cloud_download
• 14 - 14. Aprofundando no tratamento de dadosEntendendo a base de notas de português cloud_download
• 15 - 15. Usando o drop_duplicates para retirar valores duplicados da base cloud_download
• 16 - 16. Analisando o describe e o boxplot e tratando outliers nos dados cloud_download
• 17 - 17. Criando a função para transformar as notas dadas em conceitos (textos) em números de 1 a 10 cloud_download
• 18 - 18. Otimizando a função criada, unindo duas bases e calculando a média final dos alunos cloud_download
• 19 - 19. Apresentando a base de cadastro dos alunos e tratando e-mails escritos errados cloud_download
• 20 - 20. Tratando a data e ajustando as colunas de texto no cadastro dos alunos cloud_download
• 21 - 21. Exercíciolimpeza dos dados no dataset do titanic cloud_download
• 22 - 22. Tratando as informações de embarque vazias e usando a mediana para as idades cloud_download
• 23 - 23. Analisando a média das idades pela classe, gênero e pelo título extraído do nome cloud_download
• 24 - 24. Usando o transform para substituir as idades vazias pelo resultado do groupby e eliminando colunas desnecessárias cloud_download
• 25 - 25. Analisando outliers, cardinalidade e eliminando colunas desnecessárias cloud_download