Data Science em R: ETL parte 2 - Relacionamento entre Dados

Este é um tipo de join interno onde são mostradas apenas os casos correspondentes.

Este é o tipo mais importante de join, entenda porque nesta aula.

Agora vamos a um tipo de join que quando não há correspondência ele faz uma substituição, veja nesta aula que substituição é esta.

Agora vou te mostrar um join completo, ou seja, a combinação de todos os casos e todas as variáveis dos dois bancos. Além disto, te mostro uma mudança que ocorre ao alterar a ordem dos bancos nos joins.

Agora como sempre gosto, vamos usar este conhecimento para entender relações entre coisas reais.

Nem sempre você conseguirá relacionar duas tabelas usando apenas uma chave. Então precisamos ver mais uma situação comum...

Nesta aula mostro que é possível ocorrer o caso onde variáveis com naturezas diferentes nomeadas com o mesmo nome nos dois bancos. Entenda o que fazer quando isto ocorre.

Nesta aula te explico o que fazer quando as chaves são iguais porém estão nomeadas de forma diferente.

Vamos então entender outras implementações similares.

Agora iremos aprender como trabalhar com o semi join.

Agora iremos aprender como trabalhar com o Anti join.

Agora vamos ver como evitar alguns problemas que podem ocorrer no uso dos joins.

Vamos então avançar para as operações com conjuntos, iniciando com a interseção entre conjuntos de dados.

Continuando com as operações com conjuntos, iremos avançar para a união entre conjuntos de dados.

Agora vou te mostrar como identificar os casos presentes em apenas um dos bancos.

Nesta aula, vamos propor uma atividade prática da rotina de um Data Science, onde aplicaremos as ferramentas de relacionamento entre dados vistas durante o curso.

Caso não consiga resolver o problema proposto, poderá conferir uma linha de pensamento nesta aula.

"E qual seria o próximo passo?"

Provavelmente você está se perguntando quais os passos para que eu saiba analisar corretamente os dados e ser um(a) Cientista de Dados? O que eu preciso aprender? E qual a ordem lógica das coisas? Será que estou seguindo os passos corretamente sem pular nada importante?

No processo de criação das habilidades necessárias para a Ciência de Dados é normal ficarmos perdidos e confusos a respeito das etapas a serem seguidas. E o que adianta sair por ai aprendendo de tudo e não aprender o que realmente é necessário?

E tenho percebido que muitos alunos assim como eu no início, ficam em dúvida sobre quais cursos devem fazer para ter a habilidade de analisar dados e também em qual ordem estes cursos devem ser feitos, a fim de evitar três problemas:

- A perda de tempo aprendendo o que não é necessário (Overdose de informação)

- Pular etapas importantes e assim se perder no processo.

- Não conseguir acompanhar os cursos, por não saber o que vem antes ou vem depois.

Então por isso quero deixar em ANEXO a esta aula uma sequência ideal de cursos para que você ganhe tempo e atinja o alvo de forma objetiva.

E como você já faz parte de nosso time de profissionais de sucesso, achei justo de presentear com vários cupons promocionais (no mesmo anexo) para que não tenhas desculpas de não dominar esta nova carreira profissional.

Agora iremos abordar o caminho exato para a carreira de Data Scientist e como este curso se encaixa nesta sequência de habilidades.