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Desafio 1 | Passando para as Tarefas
Pré-processamento de Dados
course content

Conteúdo do Curso

Pré-processamento de Dados

Pré-processamento de Dados

1. Breve Introdução
2. Processamento de Dados Quantitativos
3. Processamento de Dados Categóricos
4. Processamento de Dados de Séries Temporais
5. Engenharia de Recursos
6. Passando para as Tarefas

bookDesafio 1

Tarefa

Neste desafio, você precisará trabalhar com o conjunto de dados 'adult-census.csv'. Ele contém dados tanto categóricos quanto numéricos. Sua tarefa será preparar os dados para processamento.

  1. Leia o conjunto de dados 'adult-census.csv'
  2. Explore o conjunto de dados. Verifique com atenção qual caractere indica os dados ausentes no conjunto de dados e substitua-o pelo objeto np.nan
  3. Remova as linhas com valores ausentes
  4. Comecemos pelo processamento de dados categóricos - colunas 'workclass', 'sex'. Use um método de codificação one-hot para codificá-los
  5. Para dados numéricos ('age', 'hours-per-week'), você precisará escalar os dados
  6. Imprima os dados processados
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 6. Capítulo 1
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Tarefa

Neste desafio, você precisará trabalhar com o conjunto de dados 'adult-census.csv'. Ele contém dados tanto categóricos quanto numéricos. Sua tarefa será preparar os dados para processamento.

  1. Leia o conjunto de dados 'adult-census.csv'
  2. Explore o conjunto de dados. Verifique com atenção qual caractere indica os dados ausentes no conjunto de dados e substitua-o pelo objeto np.nan
  3. Remova as linhas com valores ausentes
  4. Comecemos pelo processamento de dados categóricos - colunas 'workclass', 'sex'. Use um método de codificação one-hot para codificá-los
  5. Para dados numéricos ('age', 'hours-per-week'), você precisará escalar os dados
  6. Imprima os dados processados
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Neste desafio, você precisará trabalhar com o conjunto de dados 'adult-census.csv'. Ele contém dados tanto categóricos quanto numéricos. Sua tarefa será preparar os dados para processamento.

  1. Leia o conjunto de dados 'adult-census.csv'
  2. Explore o conjunto de dados. Verifique com atenção qual caractere indica os dados ausentes no conjunto de dados e substitua-o pelo objeto np.nan
  3. Remova as linhas com valores ausentes
  4. Comecemos pelo processamento de dados categóricos - colunas 'workclass', 'sex'. Use um método de codificação one-hot para codificá-los
  5. Para dados numéricos ('age', 'hours-per-week'), você precisará escalar os dados
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  1. Leia o conjunto de dados 'adult-census.csv'
  2. Explore o conjunto de dados. Verifique com atenção qual caractere indica os dados ausentes no conjunto de dados e substitua-o pelo objeto np.nan
  3. Remova as linhas com valores ausentes
  4. Comecemos pelo processamento de dados categóricos - colunas 'workclass', 'sex'. Use um método de codificação one-hot para codificá-los
  5. Para dados numéricos ('age', 'hours-per-week'), você precisará escalar os dados
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