Introducción

En este tema revisarás el proceso de limpieza, reestructuración y mejoramiento de los datos disponibles en bruto para transformarlos en un formato idóneo, permitiendo estimular el proceso para la toma de decisiones estratégicas.

Objetivo

Revisar el proceso de organización y limpieza de los datos previos al análisis.

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Data wrangling

Los siguentes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

Videos

Para saber más sobre data wrangling, te invitamos a ver los siguientes videos:

• Databricks. (2017, 7 de junio). Data Wrangling with PySpark for Data Scientists Who Know Pandas - Andrew Ray [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=XrpSRCwISdk
• Kai Wähner. (2017, 13 de febrero). Data Preparation vs. Data Wrangling Comparison in Machine Learning / Deep Learning [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=2MR5UynQocs
• PyData. (2019, 3 de enero). Daniel Chen: Cleaning and Tidying Data in Pandas | PyData DC 2018 [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=iYie42M1ZyU
• PyCon CZ. (2017, 9 de enero). Katharine Jarmul: Introduction to Data Wrangling with Python [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=4KnKXoJibBU
• Data Council. (2019, 1 de diceimbre). Python Data Wrangling: Preparing for the Future by Wes McKinney | DataEngConf NYC '16 [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=BDhjOUPQLUc

Podcast

Para saber más sobre probabilidad y estadística en data science, te recomendamos escuchar los siguientes podcasts:

• Fodor, J. (23 de enero de 2017). Episode 79: Basic Concepts in Statistics [Audio podcast]. Recuperado de https://fods12.podbean.com/e/episode-79-basic-concepts-in-statistics/
• Packmohr, P. (6 de septiembre de 2018). Probability [Audio podcast]. Recuperado de https://bit.ly/379vFWL

Objetivo

Realizar manipulación de datos.

Instrucciones

Realiza el siguiente laboratorio.

Checklist

Asegúrate de:

• Manipulación de datos.
• Utilizar el dataframe.
• Crear un subconjunto de datos.