Data pre-processing

General characterization

Prerequisites

1. O que é pré-processamento de dados?
2. O que são dados sujos?
3. Estruturando Dados
4. Visão geral da limpeza de dados
5. Qualidade de dados. Desafios da Qualidade de Dados
6. Arquivos brutos e formatos de arquivo
7. Dados estruturados
8. Pesquisando Dados
9. Dados omissos
10. Deteção Outliers
11. Dados high-dimension
12. Escalamento de variáveis

Bibliography

- Garcia, S., Luengo, J., Herrera, F. (2015). Data Preprocessing in Data Mining, Springer.

Teaching method

Evaluation:
1st call: project (40%), first round exam (60%)
2nd call: final exam (100%)

Evaluation method

Subject matter

A unidade curricular é baseada em aulas teóricas e práticas. Serão aplicadas diversas estratégias de ensino, incluindo exposição e demonstrações com apresentação de slides, aplicações passo a passo (com e sem software), perguntas e respostas. As sessões incluem apresentação de conceitos e metodologias, resolução de exemplos, discussão e interpretação de resultados. A componente prática está orientada para a resolução de problemas e exercícios, incluindo a discussão e interpretação de resultados. É igualmente proposto um caderno de exercícios que deverão ser resolvidos com trabalho individual fora das aulas.

Programs

Programs where the course is taught: