
Seja bem vindo(a).
Minha mensagem para você, antes de iniciar tudo.
Tudo começa pelos dados. Então nesta aula, mostro mais uma forma de importar seus bancos de dados.
Nesta aula você verá como selecionar apenas algumas variáveis de interesse dentro do banco.
Nesta aula explicarei de forma simples como selecionar alguns casos (linhas) do banco.
Vamos agora para uma etapa muito usual que é a ordenação dos bancos por meio de uma variável específica.
Vamos agora obter medidas de resumo por grupos de casos. Entenda como fazer tudo isto de forma simples.
Nesta aula continuaremos nossa explicação sobre diferentes formas de obter medidas resumo para diferentes subgrupos dentro do banco de dados.
Nesta aula veremos como identificar os dados ausentes.
Nesta aula continuaremos na identificação dos dados ausentes.
Vamos continuar com a identificação dos dados ausentes de forma objetiva.
Vamos continuar com a identificação dos dados ausentes de forma objetiva.
Vamos continuar com a identificação dos dados ausentes de forma objetiva.
Vamos agora corrigir os dados ausentes que foram identificados, começando pela recodificação.
Vamos continuar corrigindo os dados ausentes que foram identificados, agora pela exclusão.
Outro procedimento para a correção dos dados ausentes é a omissão.
Agora veremos a técnica de imputação de dados para substituir os dados ausentes.
Outra variação de imputação de dados é aproximar pelos valores da vizinhança.
Veremos agora uma forma de imputar os dados com base no perfil dos casos de interesse.
Agora ntesta aula, veremos como trabalhar com informações dispostas no tempo.
Nesta hora veremos em detalhes como transformar texto em data.
Nesta hora continuaremos o passo a passo de transformação de texto em data.
Nesta hora continuaremos o passo a passo de transformação de texto em data.
Nesta aula trabalharemos a obtenção de datas e horas a partir de componentes separadas.
Nesta aula continuaremos trabalhando com a junção de datas e horas a partir de componentes separadas.
Nesta aula continuaremos trabalhando com a junção de datas e horas a partir de componentes separadas.
Nesta aula continuaremos trabalhando com a junção de datas e horas a partir de componentes separadas.
Esta aula será para mostrar como extrair informação de tempo que estão em outras variáveis.
Nesta aula continuaremos a extração de informação de tempo que estão em outras variáveis.
Nesta aula continuaremos a extração de informação de tempo que estão em outras variáveis.
Vamos ver como extrair os minutos de uma variável composta.
Neste aula continuaremos vendo como extrair os minutos de uma variável composta.
Nesta aula iremos usar as funções de extração para simplificar o banco de dados.
Nesta aula continuarmos usando as funções de extração para simplificar o banco de dados.
Agora faremos o mesmo trabalho de extração e simplificação para as demais variáveis de tempo.
Existem funções prontas para extração de minutos, segundos, horas, semanas e etc.
Iniciaremos a aplicação dos conceitos vistos anteriormente para resolver problemas reais das empresas.
Continuaremos com a aplicação dos conceitos vistos anteriormente para resolver problemas reais das empresas.
Continuaremos com a aplicação dos conceitos vistos anteriormente para resolver problemas reais das empresas.
Continuaremos com a aplicação dos conceitos vistos anteriormente para resolver problemas reais das empresas.
Continuaremos com a aplicação dos conceitos vistos anteriormente para resolver problemas reais das empresas.
Continuaremos com a aplicação dos conceitos vistos anteriormente para resolver problemas reais das empresas.
Continuaremos com a aplicação dos conceitos vistos anteriormente para resolver problemas reais das empresas.
Continuaremos com a aplicação dos conceitos vistos anteriormente para resolver problemas reais das empresas.
Continuaremos com a aplicação dos conceitos vistos anteriormente para resolver problemas reais das empresas.
Agora veremos como executar arredondamentos nos dados, iniciando arredondando para baixo.
Agora veremos como arredondar os tempos para cima ou para mais próximo possível.
Agora aplicaremos em uma situação real os arredondamentos.
Nesta aula criaremos as durações que são as durações em segundos de um elemento de tempo.
Ainda trabalhando com duração, nesta aula veremos os deslocamentos de dadas.
Nesta aula veremos como criar datas recorrentes com base nas funções que apresentamos anteriormente.
Agora veremos alguns resultados inesperados quando se trabalha com durações.
Nesta aula veremos como criar e fazer operações com os períodos.
Nesta aula abordaremos algumas diferenças entre estes dois tipos de componentes de tempo.
Vamos então ver uma aplicação do que tratamos nas aulas anteriores.
Com tantos dados organizados no tempo (vendas, lucros, etc.) é necessário entende como se formam os intervalos e como trabalhar com eles.
Agora vamos estudar como os fusos horários podem interferir nas datas e horários e como você poderá tirar proveito disto.
O primeiro formato que iremos exportar é o CSV, por ter fácil visualização e poder ser lido por várias outras plataformas de análise de dados.
Agora veremos como exportar em um formato super leve e de fácil leitura pela grande maioria das plataformas.
Seja muito bem vindo a parte final da série de cursos na área de ETL para Data Science, a área com mais sobra de vagas e com um dos salários mais altos da atualidade.
Este curso é a peça que faltava para que você tenha total controle da parte de leitura, arrumação e limpeza do banco de dados, etapas indispensáveis que preparam o banco antes do processo de análises, gráficos e resultados estatísticos.
Por que preciso deste curso?
As empresas estão registrando tudo o que fazem, gerando "toneladas" de dados que para elas, muitas vezes não fazem sentido, por isto, elas estão pagando alto para quem conseguir:
Fazer filtro nos dados para ver diferentes perspectivas dos dados.
Fazer a limpesa completa dos dados
Trabalhar com informações no tempo (datas, orários, meses, períodos, intervalos entre datas, etc.) em dados
E é isto que você vai dominar ao final deste curso.
Quem vai ministrar o curso?
Isaías Lira, bacharel em Estatística, Consultor em Análise Estatística de Dados no SPSS e R, Data Scientist, Data analyst, autor de livros e cursos na área de Estatística aplicada em situações reais, Especialista em Docência Superior e apaixonado por ensinar.
Para quem é o curso?
Estudantes e profissionais de TI ou de qualquer área que tenha interesse em se aprofundar na área de Data Science
Qual o diferencial deste curso?
A didática simplificada. Fiz questão de fazer uma pós graduação em Docência Superior e esta minha paixão por ensinar me faz repassar tudo de maneira mais simples, direta e passo a passo, com o menor tempo possível.
Inicie agora e conclua quando bem desejar! Sem pressão! Respeitaremos o seu próprio ritmo e estaremos aqui para tirar suas dúvidas.
O mercado profissional precisa de você, então aprenda isto e seja útil para as grandes empresas.