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Data Cleaning — Limpeza de Dados
# Descrição
Projeto de limpeza de dados com pandas sobre um dataset de clientes com dados intencionalmente sujos. Aprenda a detectar e corrigir os problemas mais comuns do mundo real: valores nulos, linhas duplicadas, texto inconsistente (espaços, maiúsculas), tipos de dados incorretos, outliers em idades e saldos, e-mails inválidos e datas em formatos mistos. 80% do tempo em ML é gasto limpando dados — este projeto estabelece as bases.
# Características principais
$ Detecção e visualização de valores nulos com heatmaps
$ Remoção de linhas duplicadas
$ Limpeza de texto: espaços, maiúsculas, formatos inconsistentes
$ Conversão de tipos de dados com pd.to_numeric e pd.to_datetime
$ Tratamento de outliers com método IQR e regras de negócio
$ Imputação de valores nulos com mediana e moda
# Galeria
# Tecnologias utilizadas
