Temario del curso
Introducción
Conceptos generales sobre la limpieza de datos
- ¿Por qué es importante realizar la limpieza de datos?
Estudio de caso: Cuando los grandes volúmenes de datos contienen errores
Elaboración de una estrategia integral para la limpieza de datos
Herramientas habituales empleadas en la limpieza de datos
- Drake
- OpenRefine
- Pandas (para Python)
- Dplyr (para R)
Cómo garantizar una alta integridad en los datos
- Datos completos
- Datos correctos
- Datos precisos
- Datos relevantes
- Datos coherentes
Automatización del proceso de limpieza de datos
Supervisión continua del sistema de limpieza de datos
Resumen y conclusiones
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos del análisis de datos.
Público objetivo
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Analistas empresariales
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 1450 € + IVA*
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Reseñas (2)
Usando datos de seguridad vial al realizar prácticas
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Curso - Data Cleaning
Traducción Automática
Fue muy instructivo y adquirí muchas habilidades de análisis de datos
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Curso - Data Cleaning
Traducción Automática