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Haré limpieza de datos y visualización de datos en python
Acerca de este Servicio
Soy un analista de datos en Python especializado en limpieza de datos, preprocesamiento y análisis exploratorio de datos (EDA).
Usando Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn, transformaré tus conjuntos de datos desordenados en información limpia, bien estructurada y útil para tomar decisiones.
Lo que ofrezco en este gig:
- Limpieza y formateo de datos: Corregir valores faltantes, duplicados, tipos de datos incorrectos y errores estructurales.
- Análisis exploratorio de datos (EDA): Descubrir patrones ocultos, tendencias, valores atípicos y correlaciones.
- Visualización de datos: Crear gráficos claros, informativos y profesionales (gráficos de barras, histogramas, mapas de calor, diagramas de caja).
- Código fuente: Entrega de código Python limpio, comentado y en formatos Google colab, Jupyter Notebook (.ipynb) y CSV/Excel.
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
Tecnología:
Google Analytics
•
Jupyter Notebook
•
MATLAB
•
Power BI
Experiencia:
Conocimientos comerciales
•
Algoritmos
•
Predicción
Herramientas:
Pandas
Otros servicios de Análisis de datos que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Qué formatos de archivos recibiré en la entrega final?
Recibirás el conjunto de datos completamente limpio en formato CSV o Excel junto con el código Python completo en un archivo Jupyter Notebook (.ipynb).
¿Qué librerías de Python utilizas para limpieza de datos y EDA?
Principalmente uso Pandas y NumPy para limpieza y preprocesamiento de datos, y Matplotlib junto con Seaborn para análisis exploratorio y visualización.
¿Cómo manejas los datos faltantes o duplicados?
Dependiendo de tu conjunto de datos y requisitos, los valores faltantes se imputan usando media, mediana, modo o se eliminan, mientras que los duplicados se identifican y eliminan por completo para garantizar la integridad de los datos.
¿Puede manejar grandes conjuntos de datos?
Sí, Python maneja conjuntos de datos grandes de manera muy eficiente. Si tu conjunto de datos es excepcionalmente grande, envíame un mensaje antes para revisarlo.
