Los datos para el análisis vienen de diversas fuentes y, en la mayoría de los casos, con problemas de calidad (datos inválidos, datos repetidos o vacíos, formatos inconsistentes, etc). Para evitar análisis incorrectos o interpretaciones sesgadas, necesitas realizar una limpieza y transformación de los datos que garanticen su calidad para el análisis.

En este curso aprenderás las principales estrategias de preparación usando Python y Google Colab. Te enseñaremos a recolectar y comprender los datos, cómo verificar su calidad y resolver los problemas que se presenten, ya sea si están perdidos, inconsistentes o redundantes. También conocerás cómo aplicar las transformaciones necesarias para que tu análisis tenga éxito.

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