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Limpio datos avanzados o listos para ml, desde básico hasta profesional
Científico de datos, análisis, Python, SQL, ML, ¡especialista en limpieza de datos!
¡Hola! Soy Soham, científico de datos y experto en Python dedicado a ayudar a las empresas a desbloquear el verdadero potencial de sus datos. Ya sea que necesites modelos predictivos, flujos de trabaj...
Acerca de este Servicio
¿Necesitas transformar tus datos desordenados en un formato limpio, listo para análisis o para machine learning?
Me especializo en tres niveles de limpieza de datos, desde arreglos básicos hasta preprocesamiento avanzado para modelos de ML.
LIMPIEZA BÁSICA (Perfecta para informes y visualización)
- Eliminar duplicados y columnas irrelevantes
- Manejar valores faltantes (eliminar o imputar de forma sencilla)
- Corregir tipos de datos (fechas, números, categorías)
- Análisis estadístico
- Estandarizar texto (mayúsculas, recortar, eliminar espacios)
LIMPIEZA AVANZADA (Para análisis profundos y dashboards)
- Todo lo de la básica +
- Análisis de outliers (IQR, Z-score)
- Imputación avanzada de valores faltantes (KNN, mediana, modo)
- Fusionar o unir múltiples conjuntos de datos
- Crear características derivadas (razones, agregados)
- Corregir categorías inconsistentes y errores de codificación
DATOS LISTOS PARA ML (Para entrenamiento de modelos)
- Todo lo de avanzado +
- Codificar variables categóricas (One-Hot, Label, Ordinal)
- Escalado de características (MinMax, StandardScaler, RobustScaler)
- División en entrenamiento/validación/prueba (70-20-10 o personalizado)
- Manejar desequilibrio de clases (sobremuestreo/submuestreo si es necesario)
- Eliminar fuga de objetivo
- Salida en formato compatible con TensorFlow o sklearn
LO QUE PROPORCIONAS:
- Archivo(s) de datos en bruto en formato CSV, Excel o SQL.
-
Plataforma:
Jupyter Notebook
Tecnología de desarrollo:
Python
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Power BI
FAQ
Traducción automática
¿Trabajas con datos de imagen o audio?
No. Este servicio es solo para datos estructurados/tabulares.
¿El dato listo para ML funcionará con cualquier framework?
Sí — la salida es independiente del framework (CSV + arrays de NumPy). Los escaladores y codificadores se guardan como archivos pickle para compatibilidad con sklearn.
¿Puedes trabajar con Google Sheets o bases de datos SQL?
Sí — comparte acceso solo para vista o exporta a CSV/Excel. Para SQL, proporciona un volcado o credenciales de solo lectura.
¿Qué pasa si mis datos tienen fechas en múltiples formatos?
Estandarizaré todas las columnas de fechas a un solo formato (por ejemplo, YYYY-MM-DD) en los paquetes avanzado y ML.
¿Trabajas con datos de texto como tweets o reseñas?
Sí, pero no para estos servicios. La limpieza básica (minúsculas, eliminar puntuación, quitar espacios) está incluida. El preprocesamiento NLP (tokenización, stopwords, lematización) es adicional — envíame un mensaje.
