Limpieza de Datos
La limpieza de datos o depuración de datos se refiere al proceso de detectar y corregir problemas en un conjunto de datos antes de realizar su análisis.
Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y analistas de negocios que deseen limpiar y procesar datos de manera efectiva.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Desarrollar una estrategia efectiva de limpieza de datos.
- Implementar herramientas útiles para la limpieza de datos.
- Obtener resultados de manera más eficiente.
- Aprender y aplicar las mejores prácticas en limpieza de datos.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción
Visión general de la limpieza de datos
- ¿Por qué es importante la limpieza de datos?
Estudio de caso: Cuando los big data están sucios
Desarrollo de una estrategia completa de limpieza de datos
Herramientas comunes de limpieza de datos
- Drake
- OpenRefine
- Pandas (para Python)
- Dplyr (para R)
Logrando alta integridad de los datos
- Completos
- Correctos
- Precisos
- Relevantes
- Consistentes
Automatización del proceso de limpieza de datos
Monitoreo del sistema de limpieza de datos
Resumen y conclusiones
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de análisis de datos.
Audiencia
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Analistas de negocios
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
Limpieza de Datos - Reserva
Limpieza de Datos - Consulta
Limpieza de Datos - Solicitud de consultoría
Testimonios (2)
Usando datos de seguridad vial al realizar prácticas
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Curso - Data Cleaning
Traducción Automática
Fue muy instructivo y adquirí muchas habilidades de análisis de datos
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Curso - Data Cleaning
Traducción Automática
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- Aprovechar las herramientas de ArcGIS Pro Plus para la visualización y el análisis de datos.
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- Automatizar flujos de trabajo mediante ModelBuilder y scripting en Python.
- Integrar ArcGIS con servicios de datos externos y sistemas empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas con discusiones grupales.
- Amplia cantidad de ejercicios y práctica guiada.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Desarrollar habilidades avanzadas en técnicas de análisis espacial utilizando ArcGIS Pro.
- Aprovechar la scripting en Python para automatización y procesamiento complejo de datos.
- Aplicar modelado espacial para resolver problemas en escenarios reales.
- Realizar análisis geoestadístico para una interpretación avanzada de datos.
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- Mostrar datos en tiempo real que se sincronicen con la ubicación actual.
- Crear una integración que incluya Google Maps.
- Aplicar buenas prácticas de codificación en CSS y JavaScript.
- Desarrollar un mapa personalizado para una aplicación.
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- Explicar el papel de la IA, los Big Data, el IoT y la automatización en los flujos de trabajo modernos de seguros.
- Identificar las tendencias de InsurTech y cómo impactan el ecosistema asegurador.
- Diseñar estrategias centradas en el cliente habilitadas por herramientas digitales y conocimientos derivados de los datos.
- Aplicar enfoques basados en datos para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
- Desarrollar un enfoque de innovación y gestión del cambio adecuado para las aseguradoras.
- Evaluar casos de estudio del mundo real y traducir sus aprendizajes en iniciativas locales.
Formato del Curso
- Clases interactivas y debates.
- Análisis de casos de estudio y talleres grupales.
- Ejercicios prácticos y planificación de acciones para las organizaciones de los participantes.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Aprender la sintaxis de Python y las estructuras de control para ejecutar tareas geoespaciales de manera eficiente.
- Utilizar Pandas, Numpy y Matplotlib para el análisis y la visualización de datos en sistemas de información geográfica (SIG).
- Manipular y analizar datos vectoriales con las bibliotecas Geopandas, Arcpy y PyQGIS.
- Automatizar procesos y flujos de trabajo geoespaciales mediante scripting en Python en ArcGIS y QGIS.
- Desarrollar herramientas personalizadas de geoprocesamiento basadas en Python para ArcGIS y QGIS con el fin de optimizar tareas.
QGIS para el Sistema de Información Geográfica
21 HorasUn sistema de información geográfica (SIG) es una plataforma diseñada para capturar, almacenar, manipular, analizar, gestionar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG a veces se utiliza para referirse a la ciencia de la información geográfica (GIScience), la disciplina académica que estudia los sistemas de información geográfica y constituye un ámbito importante dentro de la disciplina más amplia de la geoinformática.
QGIS funciona como un software de sistema de información geográfica (SIG), permitiendo a los usuarios analizar y editar información espacial, además de crear y exportar mapas gráficos. QGIS admite tanto capas ráster como vectoriales; los datos vectoriales se almacenan como características de tipo punto, línea o polígono. Se soportan múltiples formatos de imágenes ráster, y el software puede georreferenciar imágenes. En resumen, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en Windows, Mac, Linux y BSD.
Este programa, en su primera fase, introduce la interfaz de QGIS para su uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS: las bibliotecas de Python de QGIS que permiten integrar funcionalidades de SIG en su código Python o en su aplicación Python, de modo que incluso pueda desarrollar sus propios complementos de Python alrededor de una funcionalidad específica de SIG.