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Temario del curso
Introducción
- Comprender la importancia de la preparación de datos en el análisis y el aprendizaje automático
- Pipeline de preparación de datos y su papel en el ciclo de vida de los datos
- Explorar los desafíos comunes en los datos crudos y su impacto en el análisis
Recopilación y adquisición de datos
- Fuentes de datos: bases de datos, API, hojas de cálculo, archivos de texto y más
- Técnicas para recopilar datos y garantizar la calidad de los datos durante la recopilación
- Recopilación de datos de diversas fuentes
Técnicas de limpieza de datos
- Identificación y manejo de valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias
- Gestión de duplicados y errores en el conjunto de datos
- Limpieza de conjuntos de datos del mundo real
Transformación y estandarización de datos
- Técnicas de normalización y estandarización de datos
- Manejo de datos categóricos: codificación, agrupamiento e ingeniería de características
- Transformación de datos crudos en formatos utilizables
Integración y agregación de datos
- Fusión y combinación de conjuntos de datos de distintas fuentes
- Resolución de conflictos de datos y alineación de tipos de datos
- Técnicas de agregación y consolidación de datos
Aseguramiento de la calidad de los datos
- Métodos para garantizar la calidad e integridad de los datos durante todo el proceso
- Implementación de controles de calidad y procedimientos de validación
- Casos de estudio y aplicaciones prácticas del aseguramiento de la calidad de los datos
Reducción de dimensionalidad y selección de características
- Comprender la necesidad de la reducción de dimensionalidad
- Técnicas como PCA, selección de características y estrategias de reducción
- Implementación de técnicas de reducción de dimensionalidad
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de los conceptos de datos
Público objetivo
- Análisis de datos
- Administradores de bases de datos
- Profesionales de TI
14 Horas
Reseñas (3)
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