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Temario del curso

Introducción

Visión general de la limpieza de datos

  • ¿Por qué es importante la limpieza de datos?

Caso de estudio: Cuando los grandes datos están sucios

Desarrollar 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

  • Completa
  • Correcta
  • Precisa
  • Relevante
  • Consistente

Automatización del proceso de limpieza de datos

Supervisión de su sistema de limpieza de datos

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de análisis de datos.

Público objetivo

  • Científicos de Datos
  • Analistas de Datos
  • Analistas Empresariales
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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