Contacta con nosotros

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
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas