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Farei limpeza avançada ou dados prontos para ML, do básico ao profissional
Cientista de Dados, Analytics, Python, SQL, ML, Especialista em Limpeza de Dados!
Olá! Eu sou Soham, cientista de dados e especialista em Python dedicado a ajudar empresas a desbloquear o verdadeiro potencial dos seus dados. Seja para modelos preditivos ou fluxos de trabalho automa...
Sobre este Serviço
Você precisa transformar seus dados bagunçados em um formato limpo, pronto para análise ou para machine learning?
Sou especialista em três níveis de limpeza de dados, desde correções básicas até pré-processamento avançado para modelos de ML.
LIMPEZA BÁSICA (Perfeito para relatórios e visualizações)
- Remover duplicados e colunas irrelevantes
- Tratar valores ausentes (excluir ou imputar de forma simples)
- Corrigir tipos de dados (datas, números, categorias)
- Análise estatística
- Padronizar texto (maiúsculas, trim, remover espaços)
LIMPEZA AVANÇADA (Para análises profundas e dashboards)
- Tudo na limpeza básica +
- Análise de outliers (IQR, Z-score)
- Imputação avançada de valores ausentes (KNN, mediana, moda)
- Mesclar/juntar múltiplos conjuntos de dados
- Criar features derivadas (razões, agregados)
- Corrigir categorias inconsistentes e erros de codificação
DADOS PRONTOS PARA ML (Para treinamento de modelos)
- Tudo na limpeza avançada +
- Codificar variáveis categóricas (One-Hot, Label, Ordinal)
- Escalonamento de features (MinMax, StandardScaler, RobustScaler)
- Divisão em treino/validação/teste (70-20-10 ou personalizada)
- Tratar desequilíbrio de classes (oversampling/undersampling, se necessário)
- Remover vazamento de alvo
- Saída em formato compatível com TensorFlow ou sklearn
O QUE VOCÊ FORNECE:
- Arquivo(s) de dados brutos em CSV, Excel ou SQL.
-
Plataforma:
caderno Jupyter
Tecnologia de desenvolvimento:
Python
•
Power BI
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você trabalha com dados de imagem ou áudio?
Não. Este serviço é apenas para dados estruturados/tabulares.
Os dados prontos para ML funcionam com qualquer framework?
Sim — a saída é independente de framework (CSV + arrays NumPy). Escaladores e codificadores são salvos como arquivos pickle para compatibilidade com sklearn.
Você pode trabalhar com Google Sheets ou bancos de dados SQL?
Sim — compartilhe acesso somente para visualização ou exporte para CSV/Excel. Para SQL, forneça um dump ou credenciais de leitura.
E se meus dados tiverem datas em formatos diferentes?
Padronizarei todas as colunas de data para um único formato (por exemplo, YYYY-MM-DD) nos pacotes de Advanced e ML.
Você trabalha com dados de texto, como tweets ou avaliações?
Sim, mas não para esses serviços. Limpeza básica (minúsculas, remover pontuação, eliminar espaços) está incluída. Pré-processamento de NLP (tokenização, stopwords, lematização) é um adicional — envie mensagem.
