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No processo de preparação e transformação de dados, especialmente em ambientes de BI (Business Intelligence) e ETL (Extract, Transform, Load), são aplicadas operações que possibilitam a limpeza, padronização e modelagem dos dados brutos para posterior análise. Com base nas boas práticas de transformação de dados, assinale a alternativa correta.
Dados categóricos nunca devem ser transformados em valores numéricos, pois perdem completamente seu significado original.
A etapa de transformação descarta todos os dados nulos e duplicados, pois esses não podem ser aproveitados em análise.
A transformação de dados é sinônimo de modelagem de dados e não inclui operações como limpeza ou agregação.
A transformação de dados é usada apenas para corrigir erros ortográficos e remover espaços em branco de colunas de texto.
A transformação de dados pode envolver padronização de formatos, cálculo de novos campos e integração de dados de múltiplas fontes.