Limpieza de Datos
La limpieza de datos, también conocida como data cleansing, se refiere al proceso de detectar y corregir problemas en un conjunto de datos antes de realizar su análisis.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y analistas de negocios que desean limpiar y procesar los datos de manera efectiva.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Desarrollar una estrategia eficaz de limpieza de datos.
- Implementar herramientas útiles para la limpieza de datos.
- Obtener resultados con mayor eficiencia.
- Aprender y aplicar las mejores prácticas de limpieza de datos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Temario del curso
Introducción
Visión general de la limpieza de datos
- ¿Por qué es importante la limpieza de datos?
Estudio de caso: Cuando los Big Data están sucios
Desarrollo de una estrategia exhaustiva de limpieza de datos
Herramientas comunes de limpieza de datos
- Drake
- OpenRefine
- Pandas (para Python)
- Dplyr (para R)
Lograr una alta integridad de datos
- Completo
- Correcto
- Preciso
- Relevante
- Coherente
Automatización del proceso de limpieza de datos
Monitoreo de su sistema de limpieza de datos
Resumen y conclusiones
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos del análisis de datos.
Público objetivo
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Analistas de negocios
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
Limpieza de Datos - Reserva
Limpieza de Datos - Consulta
Limpieza de Datos - Solicitud de consultoría
Reseñas (2)
Usando datos de seguridad vial al realizar prácticas
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Curso - Data Cleaning
Traducción Automática
Fue muy instructivo y adquirí muchas habilidades de análisis de datos
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Curso - Data Cleaning
Traducción Automática
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Aprovechar las herramientas de ArcGIS Pro Plus para la visualización y análisis de datos.
- Crear mapas 2D y 3D con simbología avanzada y técnicas de procesamiento geoespacial.
- Automatizar flujos de trabajo utilizando ModelBuilder y scripting en Python.
- Integrar ArcGIS con servicios de datos externos y sistemas empresariales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Desarrollar habilidades avanzadas en técnicas de análisis espacial utilizando ArcGIS Pro.
- Utilizar scripts en Python para automatización y procesamiento complejo de datos.
- Aplicar modelado espacial para la resolución de problemas en escenarios del mundo real.
- Realizar análisis geoestadístico para una interpretación avanzada de datos.
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- Aplicar enfoques basados en datos a la gestión de riesgos y a la toma de decisiones.
- Desarrollar un enfoque de innovación y gestión del cambio adecuado para las aseguradoras.
- Evaluar estudios de caso reales y traducir sus lecciones en iniciativas locales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Análisis de estudios de caso y talleres grupales.
- Ejercicios prácticos y planificación de acciones para las organizaciones de los participantes.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
IREB CPRE – Nivel Fundamental (Extendido): Ingeniería de Requisitos Práctica y Preparación para la Certificación
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Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen profundizar su comprensión sobre la Ingeniería de Requisitos práctica mientras se preparan para el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundamental.
Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender y aplicar los conceptos clave y la terminología definidos por el plan de estudios del IREB CPRE Nivel Fundamental.
- Identificar y elicitar requisitos utilizando técnicas efectivas y apropiadas para el contexto.
- Modelar, documentar y validar requisitos para proyectos del mundo real.
- Gestionar los cambios en los requisitos, la trazabilidad y la priorización a lo largo del ciclo de vida del proyecto.
- Utilizar herramientas de Ingeniería de Requisitos y buenas prácticas para mejorar la comunicación y los resultados del proyecto.
- Estar completamente preparados para presentar y aprobar el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundamental.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Ejercicios basados en casos y talleres colaborativos.
- Sesiones de preparación para el examen y preguntas de práctica.
Opciones de Personalización del Curso
- Se pueden agregar módulos adicionales o estudios de caso específicos de la industria bajo solicitud.
Python para ArcGIS y QGIS para profesionales de Ciencias de la Tierra e Ingeniería
35 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciencias de la tierra e ingeniería de nivel principiante que desean utilizar Python para el análisis geoespacial tanto en ArcGIS como en QGIS.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Aprender la sintaxis de Python y las estructuras de control para ejecutar tareas geoespaciales de manera eficiente.
- Utilizar Pandas, Numpy y Matplotlib para el análisis y la visualización de datos en SIG.
- Manipular y analizar datos vectoriales con las bibliotecas Geopandas, Arcpy y PyQGIS.
- Automatizar procesos y flujos de trabajo geoespaciales mediante scripts Python en ArcGIS y QGIS.
- Desarrollar herramientas de geoprocessamiento personalizadas basadas en Python para ArcGIS y QGIS con el fin de agilizar las tareas.
QGIS para el Sistema de Información Geográfica
21 HorasUn sistema de información geográfica (SIG) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, gestionar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG a veces se utiliza para referirse a la ciencia de la información geográfica (GIScience), que es la disciplina académica que estudia los sistemas de información geográfica y constituye un amplio campo dentro de la más amplia disciplina académica de la geoformática.
QGIS funciona como software de sistema de información geográfica (SIG), permitiendo a los usuarios analizar y editar información espacial, además de crear y exportar mapas gráficos. QGIS admite capas rasterizadas y vectoriales; los datos vectoriales se almacenan como características de puntos, líneas o polígonos. Se admiten múltiples formatos de imágenes rasterizadas y el software puede georreferenciar imágenes. Para resumir, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en Windows, Mac, Linux y BSD.
Este programa, en su primera fase, introduce la interfaz de QGIS para uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS, las bibliotecas de Python de QGIS que permiten la integración de funcionalidades SIG en tu código o aplicación de Python, para que incluso puedas crear tu propio complemento de Python alrededor de una funcionalidad SIG específica.
Análisis de Requisitos
21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a personas que desean comprender el análisis de requisitos y llevarlo a cabo de manera eficiente y precisa utilizando técnicas de análisis para sus proyectos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- identificar diferentes tipos de requisitos.
- comprender los conceptos generales y las actividades dentro del análisis de requisitos.
- conocer la metodología del análisis de requisitos.
- aprovechar distintas técnicas de análisis de requisitos.
- estructurar los requisitos para comunicarse eficazmente con arquitectos y desarrolladores mediante un proceso iterativo de recopilación de requisitos.