Preparação de dados com o Data Wrangler no Fabric

Antes de treinar qualquer modelo de machine learning, você deve garantir que seus dados estejam limpos, consistentes e formatados corretamente. Os dados brutos raramente estão prontos para análise, e o pré-processamento manual pode ser demorado e propenso a erros. Este curso baseado em texto orienta você através dos fundamentos da preparação de dados usando o Data Wrangler no Fabric. Você passará de lidar com conjuntos de dados desorganizados e não estruturados para gerar dados limpos e prontos para modelos diretamente em ambientes de notebooks, acelerando seu fluxo de trabalho de ciência de dados. O que você aprenderá: Entenda os conceitos fundamentais de pré-processamento de dados e os problemas comuns de qualidade de dados; Navegue pela interface do Data Wrangler dentro dos notebooks Fabric para criar perfis e explorar dados; Aplique transformações para lidar com valores ausentes, duplicatas e formatação inconsistente; Execute etapas de engenharia de recursos, como codificação, dimensionamento, Gere código Python limpo automaticamente para integrar etapas de pré-processamento em pipelines reproduzíveis; Prepare conjuntos de dados de alta qualidade otimizados para treinar modelos de machine learning. O curso começa com terminologia essencial e princípios de limpeza de dados antes de passar para aulas práticas escritas das ferramentas de transformação do Data Wrangler. Você lerá exemplos práticos e trechos de código que mostram como exportar perfeitamente suas etapas de limpeza para o código Python pronto para produção. Este curso foi projetado para analistas de dados iniciantes, aspirantes a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam agilizar seus fluxos de trabalho de preparação de dados. Nenhuma experiência prévia com Fabric é necessária, embora uma familiaridade básica com Python e conceitos de dados seja útil. Comece a ler hoje mesmo para simplificar o processo de limpeza de dados e criar melhores modelos de machine learning.