Limpieza de datos
La limpieza de datos se refiere al proceso de detectar y corregir problemas en un conjunto de datos antes de analizarlos.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y analistas de negocios que desean limpiar y procesar datos de manera efectiva.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Desarrollar una estrategia eficaz de limpieza de datos.
- Implementar herramientas útiles para la limpieza de datos.
- Obtener resultados con mayor eficiencia.
- Aprender y aplicar las mejores prácticas de limpieza de datos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Temario del curso
Introducción
Visión general de la limpieza de datos
- ¿Por qué es importante la limpieza de datos?
Caso práctico: Cuando los grandes volúmenes de datos están sucios
Desarrollo de una estrategia exhaustiva de limpieza de datos
Herramientas comunes de limpieza de datos
- Drake
- OpenRefine
- Pandas (para Python)
- Dplyr (para R)
Lograr una alta integridad de datos
- Completos
- Correctos
- Precisos
- Relevantes
- Consistentes
Automatización del proceso de limpieza de datos
Monitoreo del sistema de limpieza de datos
Resumen y conclusiones
Requerimientos
- Conocimiento de los conceptos básicos del análisis de datos.
Audiencia objetivo
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Analistas de negocios
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
Limpieza de datos - Reserva
Limpieza de datos - Consulta
Limpieza de datos - Solicitud de consultoría
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
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- Aprovechar las herramientas de ArcGIS Pro Plus para la visualización y el análisis de datos.
- Crear mapas 2D y 3D con simbología avanzada y técnicas de geoproyesamiento.
- Automatizar flujos de trabajo utilizando ModelBuilder y scripting en Python.
- Integrar ArcGIS con servicios externos de datos y sistemas empresariales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Gran cantidad de ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Desarrollar habilidades avanzadas en técnicas de análisis espacial utilizando ArcGIS Pro.
- Utilizar scripting en Python para la automatización y el procesamiento complejo de datos.
- Aplicar modelado espacial para resolver problemas en escenarios del mundo real.
- Realizar análisis geoestadísticos para una interpretación avanzada de los datos.
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- Diseñar estrategias centradas en el cliente habilitadas por herramientas digitales e insights basados en datos.
- Aplicar enfoques basados en datos a la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
- Desarrollar un enfoque de innovación y gestión del cambio adecuado para las compañías de seguros.
- Evaluar estudios de casos del mundo real y traducir sus lecciones en iniciativas locales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Análisis de casos de estudio y talleres grupales.
- Ejercicios prácticos y planificación de acciones para las organizaciones de los participantes.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
IREB CPRE – Nivel Básico (Extendido): Ingeniería de Requisitos Práctica y Preparación para la Certificación
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Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean profundizar su comprensión de la Ingeniería de Requisitos práctica mientras se preparan para el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Básico.
Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender y aplicar los conceptos clave y la terminología definidos en el plan de estudios del IREB CPRE Foundation.
- Identificar y elicitar requisitos utilizando técnicas efectivas y apropiadas al contexto.
- Modelar, documentar y validar requisitos para proyectos del mundo real.
- Gestionar los cambios en los requisitos, la trazabilidad y la priorización durante todo el ciclo de vida del proyecto.
- Utilizar herramientas y mejores prácticas de Ingeniería de Requisitos para mejorar la comunicación y los resultados del proyecto.
- estar completamente preparados para presentarse y aprobar el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Básico.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Ejercicios basados en casos y talleres colaborativos.
- Sesiones de preparación para el examen y preguntas de práctica.
Opciones de Personalización del Curso
- Módulos adicionales o estudios de casos específicos de la industria pueden añadirse a petición.
Python para ArcGIS y QGIS para profesionales de las ciencias de la Tierra e ingeniería
35 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de las ciencias de la Tierra e ingeniería de nivel principiante que deseen utilizar Python para el análisis geoespacial en entornos tanto de ArcGIS como de QGIS.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Aprender la sintaxis de Python y las estructuras de control para ejecutar tareas geoespaciales de manera eficiente.
- Utilizar Pandas, Numpy y Matplotlib para el análisis y visualización de datos en SIG.
- Manipular y analizar datos vectoriales con las bibliotecas Geopandas, Arcpy y PyQGIS.
- Automatizar procesos y flujos de trabajo geoespaciales utilizando scripts de Python en ArcGIS y QGIS.
- Desarrollar herramientas de geoprocessamiento personalizadas basadas en Python para ArcGIS y QGIS con el fin de agilizar las tareas.
QGIS para el Sistema de Información Geográfica
21 HorasUn sistema de información geográfica (SIG) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, gestionar y presentar datos espaciales o geográficos. Las siglas SIG también se utilizan a veces para referirse a la ciencia de la información geográfica (GIScience), que es la disciplina académica que estudia los sistemas de información geográfica y constituye un amplio campo dentro de la disciplina académica más amplia de la geoinformática.
QGIS funciona como software de sistema de información geográfica (SIG), permitiendo a los usuarios analizar y editar información espacial, además de compilar y exportar mapas gráficos. QGIS admite capas rasterizadas y vectoriales; los datos vectoriales se almacenan como características de puntos, líneas o polígonos. Se admiten múltiples formatos de imágenes rasterizadas y el software puede georreferenciar imágenes. Para resumirlo, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en Windows, Mac, Linux y BSD.
Este programa, en su primera fase, introduce la interfaz de QGIS para uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS, las bibliotecas de Python de QGIS que permiten integrar funcionalidades SIG en tu código o aplicación de Python, lo que te permite incluso crear tu propio complemento (plugin) de Python en torno a una funcionalidad SIG específica.
Análisis de Requisitos
21 HorasEsta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a personas que desean comprender el análisis de requisitos y llevarlo a cabo de manera eficiente y precisa utilizando técnicas de análisis para sus proyectos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- identificar diferentes tipos de requisitos.
- comprender los conceptos generales y las actividades propias del análisis de requisitos.
- familiarizarse con la metodología de análisis de requisitos.
- utilizar diversas técnicas de análisis de requisitos para sacarles provecho.
- estructurar los requisitos para comunicarse eficientemente con arquitectos y desarrolladores mediante un proceso iterativo de recopilación de requisitos.