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 desafíos comunes en datos brutos y su impacto en el análisis

Recolección y adquisición de datos

  • Fuentes de datos: bases de datos, APIs, hojas de cálculo, archivos de texto y más
  • Técnicas para recolectar datos y asegurar la calidad de los datos durante su recolección
  • Recolectar datos de diversas fuentes

Técnicas de limpieza de datos

  • Identificar y manejar valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias
  • Lidiar con 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
  • Transformar datos brutos en formatos utilizables

Integración y agregación de datos

  • Fusionar y combinar conjuntos de datos de diferentes fuentes
  • Resolver conflictos de datos y alinear tipos de datos
  • Técnicas para la agregación y consolidación de datos

Aseguramiento de la calidad de los datos

  • Métodos para asegurar la calidad e integridad de los datos a lo largo del proceso
  • Implementar verificaciones y procedimientos de validación de calidad
  • Casos de estudio y aplicaciones prácticas de aseguramiento de la calidad de los datos

Reducción de dimensionalidad y selección de características

  • Comprender la necesidad de reducir la dimensionalidad
  • Técnicas como PCA, selección de características y estrategias de reducción
  • Implementar técnicas de reducción de dimensionalidad

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de conceptos de datos

Público objetivo

  • Analistas de datos
  • Administradores de bases de datos
  • Profesionales de TI
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (2)

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