Curso de Manejo de Datos Faltantes: Detección y Exploración

_{Este proyecto fue hecho en VS Code con Jupyter Notebooks. Por Dennis.}

Este repositorio está relacionado al curso de "Curso de Manejo de Datos Faltantes: Detección y Exploración" tomado en Platzi. Además, contiene archivos "ipynb" y "html" con los códigos desarrollados en el curso y explicaciones por cada archivo.

Acerca de

En ciencia de datos siempre te toparás con datasets incompletos que tendrás que manejar. En este curso aprenderás cómo abordar valores faltantes y encontrar relaciones entre ellos. Ejecuta el mejor tratamiento a tus datos con valores faltantes, ya sea eliminándolos o imputándolos.

Temario

Introducción a los valores faltantes

• ¿Por qué explorar y lidiar con valores faltantes? - code001.ipynb, code001.html
• Operaciones con valores faltantes - code002.ipynb, code002.html
• Conociendo datasets para manejo de datos faltantes - code003.ipynb, code003.html
• Correr un notebook dentro de otro en Deepnote - code004.ipynb, code004.html
• Extendiendo la API de Pandas - code005.ipynb, code005.html
• Tabulación de valores faltantes - code006.ipynb, code006.html
• Visualización de valores faltantes - code007.ipynb, code007.html

Manipulación inicial de valores faltantes

• Codificación de valores faltantes - code008.ipynb, code008.html
• Conversión de valores faltantes implícitos en explícitos - code009.ipynb, code009.html
• Exponer filas faltantes implícitas en explícitas - code010.ipynb, code010.html
• Tipos de valores faltantes - code011.ipynb, code011.html
• MCAR, MAR, MNAR en Python - code012.ipynb, code012.html

Búsqueda de relaciones de valores faltantes

• Matriz de sombras: shadow matrix - code013.ipynb, code013.html
• Visualización de valores faltantes en una variable - code014.ipynb, code014.html
• Visualización de valores faltantes en dos variables - code015.ipynb, code015.html
• Scatterplot con valores faltantes - code016.ipynb, code016.html
• Correlación de nulidad - code017.ipynb, code017.html

Tratamiento de valores faltantes

• Eliminación de valores faltantes: pairwise y listwise - code018.ipynb, code018.html
• Imputación básica de datos - code019.ipynb, code019.html
• Bonus: visualización múltiple de imputaciones - code020.ipynb, code020.html

Cierre de curso

• Continúa aprendiendo sobre el manejo de valores faltantes - code021.ipynb, code021.html
• Examen - Examen