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Limpieza de datos en R

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

Lo que has aprendido

Mismo diagrama de la Lección 1.1 que muestra diagnosticar datos sucios, efectos secundarios de datos sucios y limpieza de datos.

Limpieza de datos en R

Capítulo 1: Problemas comunes de datos

 

Izquierda: Una tablet conectada por líneas a una carpeta, nube, base de datos y papel para representar restricciones de tipo de datos, como cadenas y numéricos. Centro: Una recta numérica con dos marcas y una doble flecha entre ellas para representar restricciones de rango, como valores fuera de rango. Derecha: Muñecas rusas Matrioshka para representar restricciones de unicidad, como detectar y tratar duplicados.

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Capítulo 2: Datos de texto y categóricos

Izquierda: Una acreditación de acceso para representar restricciones de pertenencia, como detectar categorías incoherentes y tratarlas con joins. Centro: Cuadrados enlazados por líneas para representar variables categóricas, como detectar categorías incoherentes y agruparlas en menos categorías. Derecha: Dos bocadillos de texto para representar limpiar texto, como unificar formatos y encontrar longitudes.

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Capítulo 3: Problemas avanzados de datos

Izquierda: Seis uniformes de árbitro para representar uniformidad, como unificar formatos de moneda y de fecha. Centro: Tabla con tres columnas para representar validación entre campos, como sumar por filas y validar edad. Derecha: Rompecabezas con pieza ausente para representar integridad, como detectar y tratar datos faltantes.

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Capítulo 4: Enlace de registros

Diagrama que muestra los pasos del enlace de registros

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Amplía y consolida tus nuevas habilidades

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