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Data Wrangling: Preparación y Transformación de Datos

Aprende a transformar datasets desordenados en datos limpios y estructurados usando Python. Este curso te brinda técnicas prácticas para inspeccionar, limpiar y enriquecer datos para reportes, analítica y flujos de ML.
Contáctanos
Prepara datasets para el análisis con técnicas de limpieza, visualización y transformación de datos con Python y Pandas.
Duración
25 horas
Nivel
Principiante
Smiling man sitting at a table working on a laptop in a warmly lit room with plants in the background.

Qué ofrece este programa

De datos crudos a datasets analíticos
Aprende a inspeccionar, limpiar y validar datos provenientes de múltiples fuentes, identificando errores, inconsistencias y problemas de calidad.
Preparación práctica de datos con Python
Aplica técnicas con Pandas y Matplotlib para manejar valores faltantes, duplicados, problemas de formato y tipos de datos complejos.
Reestructuración y enriquecimiento de datos
Domina feature engineering, agregaciones, merges y pivots para transformar datasets en estructuras listas para reporting o modelos de ML.

¿A quién está dirigido?

Analistas y científicos de datos que preparan datos para análisis y modelado.
Especialistas en BI que trabajan con reporting y datos para stakeholders.
Ingenieros de datos que buscan una base sólida en lógica de transformación de datos.
Profesionales que trabajan frecuentemente con datos no estructurados.
Four diverse professionals gathered around a table reviewing documents in a warmly lit modern office.

Prerrequisitos sugeridos

* Si necesitas reforzar los fundamentos de Python, puedes apoyarte en el curso Fundamentos de Python para el Análisis de Datos antes de iniciar este programa.
Conoces la sintaxis básica de Python (variables, loops, funciones).
Entiendes estructuras de datos tabulares (filas y columnas).
Has trabajado con archivos CSV o Excel.
Tienes experiencia generando reportes o trabajando con datasets.

Módulos del programa

9 Módulos
Módulo 1. Lectura y visualización de datos
Módulo 2. Valores faltantes y duplicados
Módulo 3. Filtrado de datos
Módulo 4. Visualización de datos
Módulo 5. Tipos de datos
Módulo 6. Ingeniería de características
Módulo 7. Transformación de datos
Módulo 8. Proyecto final
Módulo 9. Evaluación final

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