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Estudio y Depuraci贸n de Datos - CDA
  • Declaraci贸n de autor铆a
  • Tema 1: An谩lisis Exploratorio de Datos
    • Tipos de variables
      • Ejercicio: Tipos de Datos
    • Codificaci贸n y Transformaci贸n
      • Ejercicio: Codificaci贸n y Transformaci贸n
    • Gr谩ficos y Tablas
      • Ejercicio: Gr谩ficos y Tablas
    • Ejemplo de un an谩lisis descriptivo b谩sico para detectar errores e incongruencias
    • An谩lisis exploratorio de datos para Big Data
    • PRACTICA 1
  • Tema 2: Control de integridad de los datos
    • Detecci贸n y tratamiento de datos at铆picos
      • Ejercicios
    • Detecci贸n de datos at铆picos y su tratamiento (automatizaci贸n)
      • Ejercicios
    • Detecci贸n y tratamiento de duplicados
    • Ejemplo de detecci贸n y tratamiento de at铆picos y duplicados
    • Detecci贸n de datos at铆picos en Big Data
    • PRACTICA 2
  • Tema 3: Valores Perdidos
    • Detecci贸n de datos perdidos
      • Ejercicios
    • Tratamiento de datos perdidos (Imputaci贸n Simple)
      • Ejercicio - Epidemia 脡bola
      • Ejercicio - Tipos de datos missing
    • Tratamiento de datos perdidos (Imputaci贸n M煤ltiple con MICE)
      • Ejercicio - MICE
      • Ejercicio - Epidemia 脡bola con MICE
    • PRACTICA 3
  • Tema 4: Evaluaci贸n de las hip贸tesis de partida para el an谩lisis de datos
    • Pruebas de Normalidad
      • Ejercicio
    • Pruebas de homogeneidad de varianzas (homocedasticidad)
      • Ejercicios
    • PR脕CTICA GRUPAL
  • Bibliograf铆a
    • 馃摎Bibliograf铆a
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