Limpieza y Preparación de Datos en R

Los datos brutos rara vez están listos para el análisis de inmediato, a menudo contienen errores, valores faltantes o formato inconsistente. Aprender a identificar y corregir estos problemas es el paso más crítico en el flujo de trabajo de cualquier profesional de datos, asegurando que las conclusiones extraídas de los datos sean precisas y confiables. Este curso proporciona un enfoque estructurado para identificar problemas de calidad de datos y aplicar soluciones programáticas para resolverlos. Pasarás de comprender las estructuras de datos básicas a implementar sofisticados pipelines de limpieza que aseguren que tu análisis se base en una base sólida. Al centrarte en flujos de trabajo reproducibles, aprenderás a convertir hojas de cálculo caóticas en datos estructurados listos para la modelización. Lo que aprenderás: - Comprender los tipos de datos y convertir entre formatos para garantizar la precisión computacional - Aplicar restricciones de rango y categóricas para identificar y manejar valores fuera de límites - Identificar y resolver registros duplicados utilizando técnicas de coincidencia exacta y parcial - Manejar datos faltantes sistemáticamente identificando patrones y aplicando estrategias de imputación - Limpiar y estandarizar datos de cadenas de texto utilizando herramientas modernas de manipulación de texto - Implementar la vinculación de registros para fusionar conjuntos de datos dispares con convenciones de nomenclatura inconsistentes - Practicar principios de datos ordenados (tidy data) para reestructurar conjuntos de datos para un análisis posterior eficiente El curso comienza con definiciones fundamentales de calidad de datos y la filosofía de los datos ordenados antes de pasar a ejercicios prácticos basados en texto. Aprenderás a utilizar el ecosistema moderno de R para automatizar tareas repetitivas, manejar cadenas de texto desordenadas y unir conjuntos de datos que no coinciden perfectamente. Este curso está diseñado para principiantes que tienen una comprensión básica de la sintaxis de R y desean centrarse en las particularidades de la preparación de datos. No se requiere experiencia previa en ingeniería de datos o estadística avanzada. Comienza a construir tu kit de herramientas de limpieza de datos hoy mismo.