La calidad de los datos que utilizas es fundamental para obtener resultados precisos y confiables en cualquier análisis. ¿Sabes cómo limpiar y organizar tus datos de manera eficiente? Este módulo te guiará a través de los principios básicos, intermedios y avanzados a detectar y corregir errores comunes, optimizar tus flujos de trabajo y preparar tus datos para análisis más profundos.
En este módulo, te enseñaremos cómo identificar fácilmente datos incompletos, incorrectos, desordenados y con distintos formatos. Pero eso no es todo, también te daremos herramientas para que puedas manejarlos de manera más eficiente. Por ejemplo, aprenderás a utilizar herramientas y técnicas sencillas, con las que podrás tener tus datos en un formato legible y listos para ser analizados. ¡Comienza a dominar tus datos!
¿Qué vas a aprender en este curso?
- Identifica fácilmente datos incompletos, incorrectos, desordenados y con distintos formatos.
- Aprender herramientas y técnicas sencillas para manejar tus datos de manera más eficiente.
- Utiliza herramientas que te ayudarán a tener tus datos en un formato legible y listos para ser analizado
🤓📊 Contenidos
La calidad de los datos que utilizas es fundamental para obtener resultados precisos y confiables en cualquier análisis. ¿Sabes cómo limpiar y organizar tus datos de manera eficiente? Este módulo te guiará a través de los principios básicos, intermedios y avanzados a detectar y corregir errores comunes, optimizar tus flujos de trabajo y preparar tus datos para análisis más profundos.
Nivel: Principiante
Previo al análisis de datos, ¿sabes qué papel juega la limpieza dentro de nuestra metodología Tubería de Datos? Este recurso te ayudará a entender mejor su papel e importancia a la hora de idear y ejecutar proyectos basados en datos de principio a fin.
Una vez comprendas la importancia de la limpieza en la Tubería de Datos, profundiza con el siguiente recurso acerca de los primeros pasos que debes seguir para limpiar tus datos de manera correcta.
2. Introducción a la limpieza de datos
¿Qué significa limpiar datos y por qué es tan importante para la calidad de tu análisis? En este recurso, te explicaremos cómo puedes darle formato a tus datos, detectar errores comunes, así como elementos de clasificación, organización y manejo de datos de una manera adecuada en tus hojas de cálculo.
Con este conocimiento en mente, es hora de evitar los errores más comunes que podrían sabotear tus esfuerzos de limpieza.
3. Evita errores al momento de limpiar tus datos
¿Has cometido errores al limpiar tus datos que luego complicaron tu análisis? Este recurso te ayudará a identificar los errores más frecuentes que se cometen al limpiar datos y cómo evitarlos. Así, sabrás cómo evitar complicaciones y asegurar que tus datos estén listos para ser analizados sin inconvenientes.
Complementario a este recurso, también síguele la pista a las siguientes recomendaciones para identificar errores fáciles de solucionar en tus hojas de cálculo y así pulir tus bases de datos.
4. Errores en hojas de cálculo fáciles de solucionar
Las hojas de cálculo son una de las herramientas más comunes para trabajar con datos, pero también pueden ser propensas a errores. Este recurso te mostrará los errores más comunes que se cometen al utilizar hojas de cálculo y cómo puedes solucionarlos de manera rápida y sencilla.
Identificados los errores comunes en tus hojas de cálculo, checa cómo cuatro funciones de Excel cambiarás tu vida a la hora de limpiar tus bases de datos.
5. Cómo limpiar datos con Excel (cuatro funciones que cambiarán tu vida)
Excel es una herramienta muy poderosa cuando se trata de limpiar datos. En este recurso, aprenderás cuatro funciones clave que te facilitarán la tarea de limpiar y organizar tus datos, mejorando significativamente tu productividad.
Con una base sólida en Excel, podrás enfrentarte a desafíos más complicados al limpiar bases de datos más complejas checando el siguiente recurso.
6. ¿Cómo limpiar bases de datos espeluznantes?
Al trabajar con bases de datos grandes y desordenadas, la limpieza de datos puede ser una tarea abrumadora. Este recurso te mostrará cómo enfrentar bases de datos caóticas, identificar los problemas más graves y solucionarlos de manera eficiente.
Una vez descubras cómo limpiar bases de datos espeluznantes, te invitamos a avanzar a nuestros recursos intermedios de limpieza, donde descubrirás poderosas herramientas para facilitar tu trabajo, como OpenRefine y Data Wrangler.
Nivel: Intermedio
1. Guía de limpieza de datos con OpenRefine
OpenRefine es una herramienta increíblemente útil para la limpieza de grandes volúmenes de datos. En este recurso, aprenderás a usar OpenRefine para realizar transformaciones y limpieza de datos de manera más eficiente que en herramientas tradicionales como Excel.
Finalizada esta guía, te invitamos a profundizar aún más en los procesos de limpieza de datos con el siguiente recurso que te ayudará a llevar tus habilidades dateras a otro nivel con Data Wrangler.
2. ¡Data Wrangler: limpia tus bases en un tris!
Data Wrangler es una herramienta poderosa que facilita la limpieza y transformación de datos. Este recurso te guiará paso a paso en el uso de Data Wrangler para realizar operaciones complejas de manera rápida y sencilla.
Finalizado nuestro nivel intermedio del módulo, síguele la pista a los recursos que tenemos para ti en nuestro nivel avanzado, donde llevarás tus conocimientos y habilidades dateras al siguiente nivel con OpenRefine y Python.
Nivel: Avanzado
1. Algoritmos y clusters: Encuentra errores y limpiarlos de manera fácil con OpenRefine
¿Quieres llevar la limpieza de datos al siguiente nivel? OpenRefine cuenta con funciones avanzadas de algoritmos y clustering que te permiten detectar patrones y errores que podrían pasar desapercibidos con otras herramientas. Este recurso te enseñará cómo aprovechar estas funciones para limpiar tus datos de manera eficiente.
Una vez domines OpenRefine a un nivel avanzado, da el siguiente paso en limpieza y transformación de datos con los recursos que tenemos para ti, a partir del lenguaje de programación Python.
2. Limpieza y transformaciones de datos con Python II
Sebastián Oliva, fellow de Escuela de Datos 2017 y experto en Python, te guiará en este proceso paso a paso para que descubre cuán poderoso es Python para manipular y transformar datos, de tal forma que puedas realizar limpiezas complejas, automatizar tareas repetitivas y transformar tus datos para obtener mejores resultados.
Una vez que hayas dominado estos aprendizajes, acompaña a Sebastián Oliva en el uso de Python para limpiar datos y visualizar patrones útiles en tus análisis.
3. Tutorial: Limpieza y visualizaciones para encontrar patrones con Python
El análisis de datos no se trata solo de limpiarlos, también implica encontrar patrones y visualizar resultados. En este recurso, aprenderás a usar Python para limpiar datos y generar visualizaciones que te ayuden a identificar patrones importantes en tus análisis.
Al finalizar este módulo, podrás manejar la limpieza de datos de manera más eficiente para descubrir patrones ocultos en tu análisis, utilizando diversas herramientas, como Excel, OpenRefine y Python. Así, podrás gestionar grandes volúmenes de datos, identificar errores, y optimizar la calidad de tus datos para obtener análisis más precisos y eficientes.