Limpieza de Datos: Técnicas y Buenas Prácticas

¿Cómo comenzamos con la limpieza de datos en proyectos de ciencia de datos?

La limpieza de datos es un paso crucial e inevitable en cualquier proyecto de ciencia de datos. No solo es un proceso aleatorio; más bien, representa una exploración detallada de los datos que tenemos a nuestra disposición. Es en esta fase donde comenzamos a identificar la calidad de la información, los valores que faltan, las inconsistencias y otros desafíos. ¿Por qué es tan importante? Porque, al limpiarlos, podemos enriquecerlos y optimizarlos para un análisis verdaderamente robusto. Si te has apoyado en plataformas como Kaggle, recuerda que allí los datos normalmente ya han sido preprocesados por otros, por lo tanto, podría no reflejar los retos del mundo real.

¿Qué aspectos considerar al limpiar datos?

Cuando limpiamos datos, hay varios elementos que debemos considerar para obtener un conjunto óptimo y utilizable:

• Representación óptima de variables: Evalúa si las variables se presentan de la manera más adecuada. Por ejemplo, fechas que puedan desglosarse en día, mes y año para un análisis más detallado.

• Ergonomía en texto: Los datos escritos por humanos pueden contener errores o inconsistencias que requieren corrección.

• Enriquecimiento de variables: Asegúrate de que las variables sean lo más valiosas posible. Esto podría incluir cruces con otros conjuntos de datos.

La exploración durante este proceso te proporciona una comprensión más profunda no solo de lo que tienes, sino también de lo que podrías esperar lograr con tus datos.

¿Cómo superar los retos en la limpieza de datos?

La limpieza de datos no está exenta de desafíos. La regla principal es no enfrentarlos solo. Si encuentras un obstáculo, aquí te dejamos algunas recomendaciones:

1. Paciencia y disfrute: Aborda el proceso de limpieza como un reto enriquecedor. Pon música, toma un refresco y disfruta del desafío.

2. Uso de tutoriales y referencias: Busca cómo otros han resuelto desafíos similares. Esta ayuda no solo enriquecerá tus datos, sino también tu enfoque y técnicas.

3. Regla de Google Brain: Dedica media hora a resolver el problema. Si no lo consigues, plantea preguntas específicas sobre el reto y busca ayuda. Esto podría incluir pedir ayuda a colegas o buscar soluciones en línea.

4. Cambiar de contexto: Si un problema persiste, aléjate un momento, cambia de entorno y vuelve con una mente fresca.

¿Dónde encontrar más recursos para la limpieza de datos?

La limpieza eficiente de datos requiere más que solo tiempo y paciencia; también se apoya en una base sólida de conocimientos técnicos:

• Pandas: Es una biblioteca esencial en Python que facilita la manipulación y análisis de datos, proporcionando estructuras y operaciones de alto rendimiento y facilidad de uso.

• Ingeniería de datos: Profundizar en cursos de ingeniería de datos puede proporcionar herramientas y metodologías avanzadas para manejar grandes volúmenes de datos.

Platzi ofrece cursos especializados en estas áreas, los cuales son recursos valiosos para quienes buscan fortalecer sus habilidades en limpieza y manejo de datos. Así que ¡Manos a la obra! No temas en apoyarte en estos cursos para avanzar en tu carrera y llegar a ser un experto en ciencia de datos.