Fundamentos do tratamento de datos
No mundo dixital actual, os datos están en todas partes. Son o motor de case todas as decisións estratéxicas, xa sexan grandes corporacións ou startups innovadoras. Non obstante, antes de que estes datos poidan utilizarse de forma eficaz, débense limpar e analizar. Aquí é onde entra en xogo a formación OpenClassrooms "Limpa e analiza o teu conxunto de datos".
Este curso ofrece unha introdución completa ás técnicas esenciais de limpeza de datos. Aborda desafíos comúns, como valores perdidos, erros de entrada e inconsistencias que poden sesgar as análises. Con titoriais prácticos e estudos de casos, os alumnos son guiados polo proceso de transformación de datos brutos en información útil.
Pero iso non é todo. Unha vez que os datos están limpos, o adestramento mergúllase na análise exploratoria. Os alumnos descobren como ver os seus datos desde diferentes ángulos, revelando tendencias, patróns e ideas que doutro xeito poderían perderse.
A importancia crucial da limpeza de datos
Calquera científico de datos diráche: unha análise só é tan boa como os datos nos que se basea. E antes de realizar unha análise de calidade, é imprescindible asegurarse de que os datos estean limpos e fiables. Aquí é onde entra a limpeza de datos, un aspecto a miúdo subestimado pero absolutamente vital da ciencia de datos.
O curso OpenClassrooms "Limpa e analiza o teu conxunto de datos" destaca os retos comúns aos que se enfrontan os analistas cando traballan con conxuntos de datos do mundo real. Desde valores perdidos e erros de entrada ata inconsistencias e duplicados, os datos en bruto raramente están listos para a análise tan pronto como se adquiren.
Presentaráselles técnicas e ferramentas para detectar e xestionar estes erros. Xa se trate de identificar os diferentes tipos de erros, comprender o seu impacto nas túas análises ou usar ferramentas como Python para limpar os teus datos de forma eficaz.
Pero máis alá das técnicas, é unha filosofía que se ensina aquí: a da importancia do rigor e a atención ao detalle. Porque un erro non detectado, por pequeno que sexa, pode distorsionar toda unha análise e levar a conclusións erróneas.
Mergullo profundo na análise de datos exploratorios
Despois de garantir a limpeza e a fiabilidade dos teus datos, o seguinte paso é analizalos para extraer información valiosa. A análise exploratoria de datos (EDA) é ese paso crucial para descubrir tendencias, patróns e anomalías nos teus datos, e o curso de OpenClassrooms guíache a través deste proceso fascinante.
O AED non é só unha serie de estatísticas ou gráficos; é un enfoque metódico para comprender a estrutura e as relacións dentro do seu conxunto de datos. Aprenderás a facer as preguntas correctas, utilizar ferramentas estatísticas para respondelas e interpretar os resultados nun contexto significativo.
Cubriranse técnicas como a distribución de datos, a proba de hipóteses e as análises multivariantes. Aprenderás como cada técnica pode revelar diferentes aspectos dos teus datos, proporcionando unha visión xeral completa.
Pero máis que nada, esta sección do curso fai fincapé na importancia da curiosidade na ciencia de datos. DEA é tanto exploración como análise, e require unha mente aberta para descubrir ideas inesperadas.
