Oi Pedro! Tudo bem contigo?
O professor fala no começo do curso sobre a importância da normalização dos dados, mas não usa os dados normalizados durante o curso foi um erro que ele cometeu e peço desculpas por isso. Em um outro tópico uma instrutora explica quando precisamos normalizar os dados, você pode ver mais sobre ele aqui, mas nesse caso, como o instrutor frisou sobre a importância, deveria ter usado os dados normalizados, mas não os fez o que gera uma diferença absurda com o código normalizado. Para que você consiga obter os mesmos resultados que ele durante o curso, você pode desfazer a normalização mostrada na aula Normalização Sklearn.
Para desfazer essa normalização, você pode utilizar o comando inverse_transform() e definir ele como o dataframe df adicionando o código a seguir abaixo da normalização:
df = pd.DataFrame(min_max_scaler.inverse_transform(np_df),columns = colunas)
Se você utilizar o df.describe() serão mostrado os dados não normalizados. Outra opção é apenas carregar os dados para o notebook novamente, ou você pode também pode apenas pular a parte de normalização feita durante o curso.
Eu espero ter te ajudado! Se a dúvida persistir, estarei à disposição.
Bons estudos!
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