‫Ei, é Andre aqui com uma dica rápida para você agora, nos próximos dois vídeos, Danielle vai mostrar
‫a você seu fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.
‫E uma das coisas que ele vai fazer é, bem, limpar os dados, transformá-los e fazer todo o tipo
‫de manipulação para eles.
‫Agora, quero que tenhamos uma visão de alto nível agora, porque quando estamos trabalhando com notebooks Júpiter, pode
‫ficar muito confuso.
‫Quase parece que estamos executando uma série de etapas sem entender o porquê.
‫Mas quero dar um passo atrás e entender por que fazemos as coisas que faremos nos próximos
‫dois vídeos.
‫Veja, como cientista de dados, mais dados não significa necessariamente que seja sempre bom.
‫Quer dizer, sim, geralmente quanto mais dados temos, mais dados temos para trabalhar.
‫Mas no final do dia, podemos ter dados completamente inúteis.
‫Queremos apenas dados úteis para que possamos obter resultados reais, etapas reais e acionáveis que possamos realizar.
‫E o que veremos Danielle fazer é essa etapa antes mesmo de criar nosso modelo de aprendizado de máquina.
‫Veja, queremos executar esta etapa.
‫Limpando dados, transformando dados e reduzindo dados.
‫Então, vamos falar sobre isso.
‫Por que precisamos limpar os dados?
‫Bem, queremos remover e substituir os dados.
‫Porque às vezes faltam dados, certo, podemos ter tabelas com valores faltando, rótulos faltando.
‫Isso não vai nos ajudar e não vai nos permitir construir o modelo certo de aprendizado de máquina.
‫Então, geralmente removemos uma linha ou coluna que está vazia ou tem campos ausentes, ou podemos calcular algum tipo de média, se estivermos
‫fazendo os preços das casas, preencherá uma lista de preços vazia para talvez uma casa média.
‫Você pode até notar alguns outliers em seus dados e apenas removê-los.
‫Em seguida, vem a transformação de dados.
‫Você vê, os computadores realmente não entendem conceitos, certo?
‫Na maioria das vezes, os computadores entendem apenas uns e zeros, apenas números, na verdade.
‫Para ensinarmos computadores, na maioria das vezes, queremos transformar nossos dados em algum tipo de forma que
‫um computador possa entender.
‫Então, o que veremos é que Daniel realmente converte algumas de nossas informações em números.
‫Você pode ter coisas como o preço de uma casa ou um salário que são números e fáceis de usarmos para criar
‫modelos, porque os computadores entendem os números com bastante facilidade.
‫Mas pode ter dificuldade em saber o que é uma cor, o que é verde, o que é azul, um computador não
‫entende isso.
‫Em vez disso, convertemos cores em números como cores RGB para que um computador entenda.
‫Uma boa maneira de transformar os dados geralmente é entre zeros e uns, por exemplo, você tem uma doença cardíaca
‫ou não conhece uma doença cardíaca?
‫Uma doença cardíaca zero é uma.
‫Precisamos ter certeza de que os dados em toda a linha usam as mesmas unidades.
‫Talvez um dado use metros, outro dado use jardas.
‫Essa ideia de transformar dados em uma forma útil é muito, muito difícil e só vem com a
‫prática.
‫Mas você vai ver, Daniel, como ele transforma os dados para que sejam cada vez mais viáveis.
‫Assim, depois de limpar os dados, depois de transformá-los, o próximo passo é reduzir nossos dados.
‫Por que reduzir nossos dados?
‫Não queremos o máximo de dados possível?
‫Bem, teoricamente, sim, mas lembre-se, tudo custa dinheiro.
‫Quanto mais dados tivermos, mais C. P. U, mais energia é necessária para executarmos nossos cálculos.
‫Portanto, se conseguirmos obter o mesmo resultado com menos dados, isso realmente nos ajudará a economizar dinheiro.
‫Isso economiza dinheiro para as empresas, especialmente grandes empresas como o Google, que têm muitos dados e usam
‫muita CPU.
‫Às vezes, a redução de dados Daddio também pode ser chamada de redução de dimensionalidade.
‫Ou redução de coluna, você pode ter muitas colunas em sua tabela, mas torna as coisas muito, muito
‫lentas, então você pode remover algumas colunas que talvez você considere irrelevantes e não serão necessárias para seu modelo de
‫aprendizado de máquina.
‫Novamente, essas são coisas pelas quais Daniel vai passar.
‫Mas quero que você mantenha isso em mente, essa ideia de que, como cientista de dados, você não pode simplesmente
‫presumir que todos os dados que possui serão automaticamente perfeitos.
‫Você tem que limpar.
‫Você tem que transformá-lo.
‫Você tem que reduzir isso.
‫Essa ideia de organizar os dados para mover os dados em uma forma que seja útil para você faz parte da habilidade.
‫Portanto, observe Daniel fazer isso e aprender ao longo do caminho.
‫Te vejo no próximo.
‫Bye Bye.