limpiaré y analizaré datos usando bibliotecas de python

¡Hola!

Cualquier análisis de datos comienza con la limpieza de datos, que incluye manejar errores de entrada, valores duplicados, valores faltantes, tipos de datos incorrectos, valores atípicos y anomalías. Utilizaré python Jupyter para limpiar y preprocesar tus datos, para que estén listos para análisis o minería de datos.

Limpieza de datos: Manejo de valores faltantes, errores de entrada, tipos de datos incorrectos, imputación, detección de valores atípicos, formateo, normalización de datos y todas las operaciones con Pandas/numpy.

Análisis estadístico: Resumen de datos, distribución de datos, realización de pruebas de hipótesis, t-test, z-test, chi-cuadrado, ANOVA, prueba de Tukey, etc.

Visualización de datos: Creación de gráficos de distribución, boxplots, gráficos de barras y histogramas, gráficos de dispersión y mapas de calor de correlación usando matplotlib, seaborn, plotly y Pandas profiling.

¿Por qué contratarme? Pondré mi mejor esfuerzo para entregarte un trabajo de calidad y realizar tantas revisiones como sean necesarias para satisfacerte.

ES FUNDAMENTAL QUE CONOZCA TUS REQUISITOS EN DETALLE, ASÍ QUE POR FAVOR ENVÍAME UN MENSAJE ANTES DE HACER EL PEDIDO.