Quais são as técnicas de deduplicação de dados no pipeline?

Para a deduplicação de dados no pipeline, aplicam-se as seguintes técnicas:

• Hashing: Criação de somas de verificação para cada registo e comparação das mesmas para identificar duplicados.
• Utilização de chaves únicas: Definição de identificadores únicos (por exemplo, ID, combinação de campos) para filtrar registos repetidos.
• Ordenação e comparação: Ordenar os dados e comparar sequencialmente os elementos vizinhos para eliminar duplicados.
• Filtros de Bloom: Estruturas de dados eficientes para verificar previamente a presença de um elemento num conjunto.
• Utilização de bibliotecas e ferramentas especializadas: Por exemplo, o Apache Spark possui métodos integrados como dropDuplicates.

Exemplo em Python usando Pandas:

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 2, 3],
    'value': ['a', 'b', 'b', 'c']
})

# Remover duplicados de todas as colunas
clean_data = data.drop_duplicates()
print(clean_data)

Num pipeline de ML, a deduplicação ajuda a melhorar a qualidade dos dados e a evitar distorções durante o treino de modelos.