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Limpieza de datos en R

Intermedio
Updated 12/2024
Aprende a limpiar datos rápida y precisamente para transformar datos en bruto en valiosos insights.
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RPreparación de datos4 horas13 vídeos44 ejercicios3,700 XP52,624Declaración de cumplimiento

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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.

Prerrequisitos

Joining Data with dplyr
1

Problemas comunes con los datos

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2

Datos categóricos y de texto

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3

Problemas de datos avanzados

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4

Vinculación de registros

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Limpieza de datos en R
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