El proceso de transformar datos sucios o «dirty data» en datos limpios o «clean data» es una parte importante de cualquier análisis de datos.

Los datos sucios pueden ser difíciles de trabajar y pueden dar lugar a resultados poco precisos o engañosos si no se limpian adecuadamente. Por lo tanto, es importante dedicar tiempo y esfuerzo a la limpieza de los datos antes de comenzar el análisis.



Hay varias etapas en el proceso de limpieza de datos:

  1. Identificación de problemas: En esta etapa, se examinan los datos para detectar problemas o errores. Estos pueden incluir valores faltantes, valores atípicos o anómalos, errores de digitación, etc.
  2. Corrección de problemas: Una vez identificados los problemas, es necesario corregirlos. Esto puede incluir rellenar valores faltantes con valores estimados o eliminar registros con valores atípicos o anómalos.
  3. Transformación de datos: A veces es necesario transformar los datos de una forma a otra para poder trabajar con ellos de manera más eficiente. Por ejemplo, es posible que sea necesario convertir variables categóricas en numéricas o combinar variables en una sola.
  4. Verificación de datos: Una vez que se han realizado las correcciones y transformaciones necesarias, es importante verificar que los datos estén correctos y listos para el análisis.

Es importante tener en cuenta que la limpieza de datos puede ser un proceso largo y tedioso, pero es necesario para obtener resultados precisos y significativos en el análisis.

Además, es importante documentar todos los cambios realizados en los datos para poder volver a ellos en caso de que sea necesario y para que otros puedan entender el proceso de limpieza de datos utilizado.

Proceso de datos sucios a datos limpios

Este es el cuarto curso del certificado de análisis computacional de datos de Google. En estos cursos obtendrás las habilidades necesarias para solicitar empleos de analista de datos de nivel introductorio.



En este curso seguirás aprendiendo sobre el análisis de datos y los conceptos y las herramientas con los que trabajan los analistas de datos.

Aprenderás cómo controlar y limpiar datos utilizando hojas de cálculo y SQL, y cómo verificar e informar los resultados de tu limpieza de datos.

Los analistas de datos actuales de Google seguirán dándote instrucciones y te proporcionarán formas prácticas de llevar a cabo las tareas comunes de los analistas de datos con las mejores herramientas y recursos.

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Al final de este curso, serás capaz de:

  • Controlar la integridad de los datos.
  • Descubrir las técnicas de limpieza de datos utilizando hojas de cálculo.
  • Desarrollar consultas básicas en SQL para su uso con bases de datos.
  • Aplicar funciones básicas de SQL para limpiar y transformar variables de datos.
  • Aprender cómo verificar los resultados de la limpieza de datos.
  • Explorar los elementos y la importancia de los informes sobre limpieza de datos.

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Jesús Amaro

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