Vou limpar e preparar seu conjunto de dados para análise ou modelagem

Dados sujos levam a análises pouco confiáveis. Antes de qualquer EDA, visualização, modelo ou decisão de negócio, seu conjunto de dados precisa ser confiável e isso começa com uma limpeza e preparação adequadas ao tipo de dado com que você está trabalhando.

O que vou cuidar:

• Valores ausentes: detecção, imputação ou remoção justificada
• Duplicatas e registros inconsistentes
• Correções de tipos de dados e padronização de formatação
• Detecção e tratamento de outliers
• Renomear variáveis e reorganização estrutural
• Normalização / padronização (Standard ou Premium)
• Codificação categórica e preparação de features (Premium)
• Qualquer outra técnica que eu considerar necessária, dado o contexto dos dados e o uso desejado para o conjunto.

Posso trabalhar em Python ou R. Você receberá, em qualquer um dos pacotes, código limpo, bem documentado, para que o processo seja totalmente reproduzível e audível, além de uma descrição escrita de cada passo realizado.

Se houver dúvidas ou perguntas sobre por que determinado passo foi feito, posso explicar sem problema algum.