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Limpieza de datos en R
IntermedioNivel de habilidad
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Probar DataCamp for BusinessDescripción 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.Requisitos previos
Joining Data with dplyr1
Problemas comunes con los datos
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.
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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.
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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.
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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.
Limpieza de datos en R
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