Tratamento de Outliers com Pandas e NumPy

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O curso online Tratamento de Outliers com Pandas e NumPy aborda Uma das técnicas para a detecção de outliers é o método de intervalo interquartis para a observação da distribuição das amostras univariadas. Outro meio é a visualização gráfica por box-plots, que é útil para a análise de dispersão e localidade dessas amostras. Além disso, vale destacar que os outliers aumentam a variabilidade dos dados, o que diminui o poder estatístico. Assim, de acordo com o aspecto do dataset, são necessárias algumas estratégias de remoção de outliers.

O cursista ainda terá a oportunidade de aprender a definição de outliers e verá como descobrir outliers usando o método do intervalo interquartis e box-plots a partir da biblioteca Pandas. Por fim, será capaz de determinar a remoção de outliers de acordo com as características presentes no conjunto de dados.

Esse curso é voltado para Programadores e estudantes de Big Data, além de interessados no tema.

Bons estudos.

Este curso dispõe dos seguintes recursos de acessibilidade: cores em alto-contraste, aumento de fonte e tradução automática mediante a Língua Brasileira de Sinais (Libras). Para ativar esses recursos, acesse "minha conta" do lado direito da tela na parte superior e habilite de acordo com sua necessidade.

O conteúdo do curso ficará disponível por até 120 dias após a compra.

O certificado emitido pelo GoKursos será conferido após a conclusão de 75% da carga-horária do curso. Para os cursos sem avaliação, será conferido o certificado por participação.

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