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Programa del Curso
Introducción
Descripción general de Data Cleaning
- ¿Por qué es importante Data Cleaning?
Estudio de caso: Cuando Big Data está sucio
Desarrollo de una estrategia exhaustiva Data Cleaning
Herramientas comunes Data Cleaning
- Pato
- Abrir refinar
- Pandas (para Python)
- Dplyr (para R)
Lograr una alta integridad de los datos
- Íntegro
- Correcto
- Preciso
- Pertinente
- Consistente
Automatización del proceso Data Cleaning
Supervisión de su sistema Data Cleaning
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de análisis de datos.
Audiencia
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Business Analistas
7 Horas
Testimonios (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