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Limpieza de datos en R

Aprende a limpiar datos rápida y precisamente para transformar datos en bruto en valiosos insights.

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Descripción del curso

Superar problemas comunes de datos como eliminar duplicados en R

Se suele decir que los científicos de datos dedican el 80% de su tiempo a limpiar y manipular los datos y sólo el 20% a analizarlos. El tiempo dedicado a la limpieza es vital, ya que analizar datos sucios puede llevarte a sacar conclusiones inexactas.

En este curso, aprenderás una serie de técnicas que te ayudarán a limpiar los datos sucios utilizando R. Empezarás convirtiendo los tipos de datos, aplicando restricciones de rango y tratando los duplicados totales y parciales para evitar el doble recuento.

Profundiza en los retos de los datos avanzados

Una vez que hayas practicado el trabajo con problemas comunes de datos, pasarás a retos más avanzados, como garantizar la coherencia de las mediciones y tratar los datos que faltan. Después de cada nuevo concepto, tendrás la oportunidad de completar un ejercicio práctico para consolidar tus conocimientos y aumentar tu experiencia.

Aprende a utilizar la vinculación de registros durante la limpieza de datos

La vinculación de registros se utiliza para fusionar conjuntos de datos cuando los valores tienen problemas, como errores tipográficos o grafías diferentes. Explorarás esta útil técnica en el último capítulo y practicarás su aplicación utilizándola para unir dos conjuntos de datos de reseñas de restaurantes en un único conjunto de datos.
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En las siguientes pistas

Certificación disponible

Científico de datos asociado in R

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Importar y limpiar datos in R

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  1. 1

    Problemas comunes con los datos

    Gratuito

    En este capítulo, aprenderás a superar algunos de los problemas más comunes con los datos sucios. Convertirá tipos de datos, aplicará restricciones de rango para eliminar puntos de datos futuros y eliminará puntos de datos duplicados para evitar el doble recuento.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Restricciones del tipo de datos
    50 xp
    Tipos de datos comunes
    100 xp
    Conversión de tipos de datos
    100 xp
    Recorte de cuerdas
    100 xp
    Restricciones de alcance
    50 xp
    Limitaciones de la duración del viaje
    100 xp
    Regreso al futuro
    100 xp
    Restricciones de unicidad
    50 xp
    Duplicados completos
    100 xp
    Eliminar duplicados parciales
    100 xp
    Agregación de duplicados parciales
    100 xp
  2. 2

    Datos categóricos y de texto

    Los datos categóricos y de texto suelen ser algunas de las partes más desordenadas de un conjunto de datos debido a su naturaleza no estructurada. En este capítulo, aprenderá a corregir las incoherencias de los espacios en blanco y las mayúsculas en las etiquetas de las categorías, a contraer varias categorías en una sola y a reformatear las cadenas para mantener la coherencia.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 3

    Problemas de datos avanzados

    En este capítulo, se adentrará en problemas más avanzados de limpieza de datos, como asegurarse de que todos los pesos están escritos en kilogramos en lugar de libras. También adquirirá conocimientos muy valiosos que le ayudarán a verificar que los valores se han añadido correctamente y que los valores que faltan no afectan negativamente a sus análisis.

    Reproducir Capítulo Ahora
  4. 4

    Vinculación de registros

    La vinculación de registros es una potente técnica para fusionar varios conjuntos de datos, que se utiliza cuando los valores tienen errores tipográficos o diferente ortografía. En este capítulo, aprenderá a vincular registros mediante el cálculo de la similitud entre cadenas y, a continuación, utilizará sus nuevos conocimientos para unir dos conjuntos de datos de reseñas de restaurantes en un conjunto de datos maestro limpio.

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conjuntos de datos

ZagatFodor'sBike SharingSFO Satisfaction SurveyCustomer Accounts

colaboradores

Collaborator's avatar
Amy Peterson
Collaborator's avatar
Adel Nehme
Collaborator's avatar
Richie Cotton

requisitos previos

Joining Data with dplyr
Maggie Matsui HeadshotMaggie Matsui

Curriculum Manager at DataCamp

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