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Temario del curso

Introducción

  • Comprender la importancia de la preparación de datos en el análisis y el aprendizaje automático
  • La canalización de preparación de datos y su papel en el ciclo de vida de los datos
  • Explorar los desafíos comunes en los datos sin procesar y su impacto en el análisis

Recopilación y adquisición de datos

  • Fuentes de datos: bases de datos, APIs, hojas de cálculo, archivos de texto, entre otros
  • Técnicas para recopilar datos y garantizar la calidad de los datos durante la recopilación
  • Recopilación de datos de varias 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
  • Gestión de datos categóricos: codificación, agrupamiento (binning) e ingeniería de características
  • Transformación de datos sin procesar en formatos utilizables

Integración y agregación de datos

  • Fusión y combinación de conjuntos de datos de diferentes fuentes
  • Resolución de conflictos de datos y alineación de tipos de datos
  • Técnicas para la agregación y consolidación de datos

Garantía de calidad de los datos

  • Métodos para asegurar la calidad e integridad de los datos durante todo el proceso
  • Implementación de controles de calidad y procedimientos de validación
  • Estudios de caso y aplicaciones prácticas de la garantía de calidad de los datos

Reducción de dimensionalidad y selección de características

  • Comprensión de la necesidad de reducir la dimensionalidad
  • Técnicas como PCA (Análisis de Componentes Principales), selección de características y estrategias de reducción
  • Implementación de técnicas de reducción de dimensionalidad

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de los conceptos de datos

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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