La preparación de datos es el proceso de recopilar, combinar, estructurar y organizar datos para que puedan utilizarse en aplicaciones de inteligencia empresarial (BI), análisis y visualización de datos.
Los componentes de la preparación de datos incluyen preprocesamiento, elaboración de perfiles, limpieza, validación y transformación de datos; a menudo también implica reunir datos de diferentes sistemas internos y fuentes externas.
El trabajo de preparación de datos lo realizan los equipos de tecnología de la información (TI), BI y gestión de datos a medida que integran conjuntos de datos para cargarlos en un almacén de datos, una base de datos NoSQL o un repositorio de lago de datos o cuando se desarrollan nuevas aplicaciones de análisis.
Además, los científicos de datos, otros analistas de datos y los usuarios comerciales pueden utilizar herramientas de preparación de datos de autoservicio para recopilar y preparar los datos por sí mismos.
La preparación de datos a menudo se conoce como disputa de datos, aunque algunos profesionales usan ese término en un sentido más estricto para referirse a la limpieza, estructuración y transformación de datos como parte del proceso general de preparación de datos, distinguiéndolos de la etapa de preprocesamiento de datos.
Clase magistral de visualización y gestión de datos con Python
Domine la visualización avanzada de datos, el preprocesamiento de datos y la gestión de datos en Python con proyectos de nivel industrial
¿Para quién es este curso?
- Desarrolladores de software principiantes dispuestos a mejorar
- Científicos de datos dispuestos a aprender visualizaciones de datos avanzadas
- Analistas de negocios curiosos por aprender visualizaciones de datos con Python
- Principiantes y principiantes dispuestos a aprender algo nuevo.
- Analista de datos principiante dispuesto a aprender a visualizar
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Requisitos
- Los estudiantes deben tener una computadora portátil / PC
- Los estudiantes deben tener una conexión activa a Internet
- Los estudiantes deben tener un conocimiento adecuado del idioma inglés
- Los estudiantes deben tener los conceptos básicos de programación
- Los estudiantes deben estar dispuestos a aprender a visualizar datos
Lo que aprenderás
- Obtenga más información sobre las variables y los tipos de datos de Python.
- Obtenga más información sobre los bucles y los condicionales en Python.
- Aprenda a trabajar con cadenas de Python.
- Obtenga más información sobre las expresiones regulares y los objetos de fecha y hora en Python.
- Más información sobre la biblioteca de Numpy y Pandas.
- Obtenga más información sobre el análisis univariado, bivariado y multivariado.
- Obtenga información sobre la visualización avanzada, como cuadrículas de facetas, gráficos polares, gráficos de gofres, mapas, gráficos estadísticos, etc.
- Obtenga información sobre visualizaciones animadas como gráficos de burbujas, facetas, mapas de dispersión y mapas de coropletas.
- Obtenga información sobre algunos gráficos más diversos, como gráficos de rayos solares, gráficos de coordenadas paralelas, gráficos de Gantt, etc.
- Aprenda a explorar datos usando la biblioteca Dabl y Sweetviz.
- Aprenda a trabajar en proyectos del mundo real.
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