Curso de Manejo de Datos Faltantes: Imputación

Al detectar y explorar valores faltantes en datasets, podrás enriquecerlos a través de la imputación de datos. De esta manera, podrás ejecutar análisis con mejor información. En este curso aprenderás cómo tratar variables y ejecutar el método de imputación adecuado para tu conjunto de datos.

Temario y recursos del Curso de Manejo de Datos Faltantes: Imputación

Para este curso vas a necesitar

3 Horas de contenido
8 Horas de práctica

Conocimientos previos

Análisis exploratorio de datos.
Manipulación y análisis de datos con Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn.
Probabilidad y estadística.
Detección y exploración de datos faltantes.

Software para este curso

Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.

Problemática de valores faltantes

2 Clases abiertas

El problema de trabajar con valores faltantes
Proceso de análisis y limpieza de datos
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Comienza ahora
Visualizar y eliminar valores faltantes
Implicaciones de los distintos tipos de valores faltantes
Amplía tu conjunto de herramientas para explorar valores faltantes
Tratamiento de variables categóricas para imputación: codificación ordinal
Tratamiento de variables categóricas para imputación: one-hot encoding
Métodos de imputación de valores faltantes

Imputación basada en el donante

Imputación basada en modelos

Conclusión

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Jesús Vélez Santiago

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