Haré limpieza de datos, preprocesamiento y visualización de datos con Python
Científico de Datos y Experto en Limpieza de Datos y EDA con Python
Acerca de este Servicio
Transforma datos crudos desordenados e incompletos en insights limpios, estructurados y accionables.
Me especializo en limpieza de datos, preprocesamiento y análisis exploratorio de datos (EDA) usando Python. Ya sea que tu conjunto de datos necesite preparación para modelos de ML, paneles de control empresariales o investigación, garantizo precisión y claridad al 100%.
LO QUE OFREZCO:
Limpieza de datos: manejar valores faltantes, eliminar duplicados, corregir errores tipográficos y resolver formatos inconsistentes.
Normalización de datos: ajustar tipos de datos (fechas, texto, flotantes) y normalizar estructuras.
Valores atípicos y ruido: identificar y gestionar valores extremos y anomalías estadísticas.
Análisis EDA: realizar verificaciones univariadas, bivariadas y multivariadas.
Visualizaciones: gráficos claros (barras, líneas, dispersión, mapas de calor) con Matplotlib y Seaborn.
Ingeniería de características: escalado, codificación y transformación de variables.
HERRAMIENTAS Y TECNOLOGÍAS:
Python | Pandas | NumPy | Matplotlib | Seaborn | Jupyter Notebook
LO QUE obtendrás:
Conjunto de datos limpio (CSV, Excel, JSON)
Jupyter Notebook documentado (.ipynb) con código limpio
Resumen claro de la calidad de los datos y los insights
Por favor, contáctame con los detalles de tu conjunto de datos antes de hacer un pedido para ofrecerte la mejor solución personalizada.
FAQ
Traducción automática
¿En qué formato debe estar mi data de entrada?
Acepto CSV, Excel (.xlsx), JSON, TSV o Google Sheets. Si tienes datos en una base de datos u otro formato, envíame un mensaje primero.
¿Recibiré el código fuente en Python?
¡Sí! Recibirás un Jupyter Notebook (.ipynb) completamente comentado, limpio, junto con el archivo de datos limpio.
¿Mis datos se mantienen confidenciales?
Por supuesto. Tus datos serán estrictamente confidenciales y se eliminarán permanentemente después de completar el proyecto.

