Temario del curso
Introducción
- Comprender por qué es fundamental preparar los datos para el análisis y el aprendizaje automático
- La estructura del proceso de preparación de datos y su función en el ciclo vital de la información
- Desafíos comunes asociados a los datos sin procesar y sus repercusiones en el análisis
Recolección y adquisición de datos
- Fuentes habituales: bases de datos, APIs, hojas de cálculo, archivos de texto, entre otros.
- Técnicas para recopilar información manteniendo su calidad durante el proceso.
- Cómo reunir información proveniente de múltiples orígenes diferentes.
Técnicas de limpieza de datos
- Detección y manejo de valores omitidos, anomalías e irregularidades en los datos.
- Cómo eliminar duplicados o corregir errores presentes en el conjunto de información.
- Ejemplos prácticos sobre limpieza de bases reales de datos.
Transformación y estandarización de los datos
- Métodos para normalizar y estandarizar los datos.
- Gestión de variables categóricas: codificación, agrupamiento y creación de nuevas características útiles.
- Cómo convertir información bruta en un formato aplicable a la práctica.
Integración y agregación de los datos
- Combinación de varios conjuntos procedentes de distintas fuentes.
- Cómo resolver conflictos entre diferentes tipos o formatos informativos.
- Estrategias para consolidar y agrupar la información obtenida.
Garantía de calidad en los datos
- Mecanismos para asegurar que el material analizado cumpla con estándares de buena calidad e integridad durante todo el proceso.
- Cómo implementar controles de verificación y validación continua.
- Estudios prácticos y aplicaciones reales relacionados con la garantía de calidad informativa.
Reducción de dimensiones y selección de características
- Razones que explican por qué es necesario reducir el número de variables consideradas.
- Técnicas como el análisis en componentes principales, la selección específica de atributos y otras estrategias.
- Cómo llevar a cabo las acciones mencionadas anteriormente paso a paso.
Resumen final e indicaciones posteriores
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos vinculados a los datos
Público objetivo
- Analistas de datos
- Administradores de bases de datos
- Profesionales de TI
Formación Corporativa a Medida
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- 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.
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Reseñas (3)
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