Programa del Curso

Introducción

Descripción general de Data Cleaning

  • ¿Por qué es importante Data Cleaning?

Caso práctico: 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 del 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

Número de participantes



Precio por participante

Testimonios (2)

Cursos Relacionados

Analytic Functions Fundamentals

21 horas

Apache Arrow for Data Analysis across Disparate Data Sources

14 horas

AWS Glue Fundamentals

14 horas

Azure for Data Engineer

35 horas

Una introducción práctica al análisis de datos y Big Data

35 horas

Datos y análisis: desde cero

42 horas

Scaling Data Analysis with Python and Dask

14 horas

Análisis de datos para vendedores

14 horas

Análisis de Datos con R

21 horas

Datameer para Analistas de Datos

14 horas

Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy

14 horas

A Practical Introduction to Data Science

35 horas

Introduction to dbt Cloud

21 horas

Dremio para el Análisis de Datos deAautoservicio

21 horas

ElasticSearch para desarrolladores: creación de soluciones de búsqueda y análisis con Elasticsearch

14 horas

Categorías Relacionadas