Curso de Manejo de Datos Faltantes: Detección y Exploración

En ciencia de datos siempre te toparás con datasets incompletos que tendrás que manejar. En este curso aprenderás cómo abordar valores faltantes y encontrar relaciones entre ellos. Ejecuta el mejor tratamiento a tus datos con valores faltantes, ya sea eliminándolos o imputándolos.

Temario y recursos del Curso de Manejo de Datos Faltantes: Detección y Exploración

Para este curso vas a necesitar

3 Horas de contenido
10 Horas de práctica

Conocimientos previos

Manipulación y análisis de datos con Pandas, Numpy, Matplotlib y Seaborn.
Análisis exploratorio de datos.
Probabilidad y estadística.

Software para este curso

Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.

Introducción a los valores faltantes

2 Clases abiertas

¿Por qué explorar y lidiar con valores faltantes?
Operaciones con valores faltantes
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Correr una notebook dentro de otra en Deepnote
Extendiendo la API de Pandas
Tabulación de valores faltantes
Visualización de valores faltantes

Manipulación inicial de valores faltantes

Búsqueda de relaciones de valores faltantes

Tratamiento de valores faltantes

Cierre de curso

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Jesús Vélez Santiago

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