What are the steps of data preparation in data science? Escolha do modelo Ajuste do modelo Validação do modelo Análise exploratória

Na área de ciência de dados, os passos comuns de preparação de dados incluem: 1. Coleta de dados: Nesta etapa, os dados são coletados de diversas fontes, como bancos de dados, APIs, arquivos CSV, entre outros. 2. Limpeza de dados: É importante realizar uma limpeza nos dados para remover valores ausentes, outliers e inconsistências. Isso garante que os dados estejam prontos para análise. 3. Transformação de dados: Nesta etapa, os dados podem ser transformados para melhor se adequarem ao modelo que será utilizado. Isso pode incluir a normalização de variáveis, a criação de novas variáveis ou a redução de dimensionalidade. 4. Divisão de dados: Os dados são divididos em conjuntos de treinamento e teste. O conjunto de treinamento é usado para treinar o modelo, enquanto o conjunto de teste é usado para avaliar o desempenho do modelo. 5. Escolha do modelo: Com os dados preparados, é possível escolher o modelo de aprendizado de máquina mais adequado para o problema em questão. 6. Ajuste do modelo: Nesta etapa, o modelo é treinado usando o conjunto de treinamento e ajustado para encontrar os melhores parâmetros. 7. Validação do modelo: O modelo ajustado é avaliado usando o conjunto de teste para verificar sua capacidade de generalização e desempenho. 8. Análise exploratória: Durante todo o processo de preparação de dados, é importante realizar análises exploratórias para entender melhor os dados, identificar padrões e insights relevantes. Esses são os passos básicos de preparação de dados em ciência de dados. É importante ressaltar que esses passos podem variar dependendo do problema e das técnicas utilizadas.