[Questão inédita] Considerando o campo da Ciência de Dados,...

A alternativa (D) é correta porque captura a essência do que é a limpeza de dados na ciência de dados. A limpeza de dados envolve uma série de processos destinados a tornar os dados mais adequados para análise. Isso inclui corrigir erros, lidar com dados ausentes ou incompletos, e resolver inconsistências. Este processo é crucial porque dados de qualidade levam a análises mais precisas e a insights mais confiáveis, sendo fundamental para qualquer projeto de ciência de dados. As demais alternativas estão erradas: (A) A coleta de dados de diferentes fontes é mais adequadamente descrita como parte do processo de integração de dados, não de limpeza. (B) Embora a correção de erros ortográficos possa fazer parte da limpeza de dados, essa descrição é muito específica e não abrange outras ações importantes de limpeza de dados. (C) A remoção de valores duplicados é apenas uma das muitas tarefas na limpeza de dados e, por si só, não define completamente o processo. (E) Limpeza de dados é uma prática essencial em qualquer escala de dados, não apenas em grandes conjuntos de dados ou corporações. Pequenas empresas e até pesquisas acadêmicas também se beneficiam da limpeza de dados para garantir a precisão e a utilidade de suas análises. Análise Detalhada das Alternativas: A) Coleta de Dados: Incorreta: Confunde a etapa de coleta de dados com a de limpeza. A coleta reúne dados brutos, enquanto a limpeza os prepara para análise. B) Correção Ortográfica: Parcialmente correta: Aspectos como ortografia são importantes, mas a limpeza vai além, abrangendo diversos tipos de erros e inconsistências. C) Remoção de Duplicatas: Incompleta: Eliminar duplicatas é crucial, mas a limpeza também trata de outros problemas, como valores ausentes, incorretos ou inconsistentes. D) Identificação e Correção de Inconsistências: Mais precisa: Essa alternativa define com mais abrangência o processo de limpeza, incluindo a identificação e correção de diversos tipos de erros e inconsistências nos dados. E) Limpeza Apenas em Grandes Conjuntos: Incorreta: A limpeza é essencial em qualquer conjunto de dados, independentemente do tamanho. Grandes conjuntos podem ter mais problemas, mas a necessidade de limpeza se aplica a todos. Conclusão: A alternativa que melhor define o processo de “limpeza de dados" é a D) Identificação e Correção de Inconsistências. Justificativa: A alternativa D abrange os principais aspectos da limpeza de dados: Identificação: Encontrar erros, duplicatas, valores ausentes, inconsistências e outros problemas. Correção: Tratar os problemas encontrados para garantir a qualidade e confiabilidade dos dados. Essa definição é completa e abrangente, englobando as demais alternativas e caracterizando com precisão o processo de limpeza de dados na Ciência de Dados. Observações Importantes: A limpeza de dados é uma etapa crucial na Ciência de Dados, garantindo a qualidade dos dados e a confiabilidade das análises. O processo envolve diversas técnicas e ferramentas para identificar e corrigir erros, inconsistências e outros problemas nos dados. Dados limpos e confiáveis são essenciais para gerar insights precisos e embasar decisões estratégicas. GABARITO: D

D

Limpeza de dados é o processo de identificar e corrigir registros inconsistentes, incompletos ou imprecisos em um conjunto de dados.

A limpeza de dados é um processo essencial para preparar dados brutos para aplicações de machine learning (ML) e business intelligence (BI). Dados brutos podem conter vários erros, que podem afetar a precisão dos modelos de ML e levar a previsões incorretas e causar um impacto negativo nos negócios. 

As principais etapas da limpeza de dados incluem: modificar e remover campos de dados incorretos ou incompletos, identificar e remover informações duplicadas ou dados não relacionados e corrigir formatação, valores ausentes ou erros de ortografia.

Portanto, a alternativa D apresenta a definição mais precisa da limpeza de dados:

Identificação de registros inconsistentes: Encontrar e marcar registros que apresentam valores incorretos, incompletos ou fora do padrão esperado.

Correção de erros: Corrigir os erros identificados nos registros, utilizando técnicas como imputação de valores, validação de dados e padronização de formatos.

Garanta a qualidade dos dados: Assegurar que o conjunto de dados esteja livre de erros, completo, consistente e confiável para as análises subsequentes.

A importância da limpeza de dados:

Análises precisas: Dados limpos garantem que as análises sejam precisas e confiáveis, levando a insights mais valiosos e decisões mais eficazes.

Modelos de aprendizado de máquina eficazes: Dados limpos são essenciais para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina precisos e robustos.

Evita vieses e distorções: A limpeza de dados ajuda a identificar e remover vieses e distorções nos dados, o que garante análises mais justas e imparciais.

Redução de custos: Dados limpos podem reduzir o tempo e os recursos necessários para a análise de dados, economizando tempo e dinheiro.

Dentro do processo de criação ou alimentação de um Banco de dados é essencial a capacidade de selecionar dados corretos, por isso devemos "Limpar os dados" para evitar dados incompletos, corrimpidos ou repetivos. Portanto, a alternativa correta é D