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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
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