Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Si encuestaras a muchas personas que trabajan como data scientists y analistas de datos sobre las tareas más habituales de su día a día, la limpieza de datos aparecería en casi todas las respuestas. Esto se debe a que los datos del mundo real son desordenados. Para ayudarte a controlarlos, este curso te enseña a limpiar datos almacenados en una base de datos PostgreSQL. Aprenderás a resolver problemas comunes como limpiar cadenas confusas, tratar valores vacíos, comparar la similitud entre cadenas y mucho más. Pondrás en práctica estas tareas con conjuntos de datos interesantes (aunque desordenados) del programa Open Data de la ciudad de Nueva York. ¿Listo para poner en forma esos datos desordenados?
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Fundamentos de limpieza de datos
En este capítulo, comprenderás los enfoques de limpieza de datos al trabajar con bases de datos PostgreSQL y aprenderás el valor de limpiar los datos lo antes posible en el pipeline. También verás técnicas básicas de edición de cadenas, como eliminar espacios innecesarios, y temas más avanzados como la coincidencia de patrones y la similitud de cadenas para identificar valores que necesitan limpieza.
- Introducción a la limpieza de datos50 XP
- Desarrollar una mentalidad de limpieza de datos50 XP
- Aplicar funciones para limpiar cadenas100 XP
- Coincidencia de patrones50 XP
- Clasificar multas de estacionamiento por momento del día100 XP
- Enmascarar información identificable con expresiones regulares100 XP
- Coincidencia de cadenas similares50 XP
- Hacer coincidir nombres de color inconsistentes100 XP
- Estandarizar nombres de colores100 XP
- Estandarizar varios colores100 XP
- Formatear texto para tus compañeros100 XP
2
Datos faltantes, duplicados e inválidos
Aprenderás a escribir consultas para resolver problemas habituales de datos faltantes, duplicados e inválidos en tablas de bases de datos PostgreSQL. A través de ejercicios prácticos, usarás la función COALESCE(), la consulta SELECT y la cláusula WHERE para limpiar datos desordenados.
3
Conversión de datos
A veces necesitas convertir datos almacenados en una base de datos PostgreSQL de un tipo de dato a otro. En este capítulo, explorarás las expresiones necesarias para convertir texto a tipos numéricos y cómo formatear cadenas para datos temporales.
4
Transformación de datos
En el capítulo final, aprenderás a transformar tus datos y a construir tablas dinámicas. Trabajando con datos postales reales, descubrirás cómo combinar y dividir direcciones en ciudad, estado y códigos postales usando múltiples funciones potentes como CONCAT(), SUBSTRING() y REGEXP_SPLIT_TO_TABLE().
S
Limpieza de datos en bases de datos PostgreSQL
Curso
completado
