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Temario del curso

Introducción

Resumen de la Limpieza de Datos

  • ¿Por qué es importante la Limpieza de Datos?

Caso de estudio: Cuando los Grandes Datos están sucios

Desarrollo de una Estrategia Integral de Limpieza de Datos

Herramientas Comunes de Limpieza de Datos

  • Drake
  • OpenRefine
  • Pandas (para Python)
  • Dplyr (para R)

Logrando una Alta Integridad de Datos

  • Completo
  • Correcto
  • Preciso
  • Relevante
  • Consistente

Automatización del Proceso de Limpieza de Datos

Monitoreo de su Sistema de Limpieza de Datos

Resumen y Conclusiones

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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