limpiaré y prepararé tu conjunto de datos para análisis o modelado

Los datos sucios conducen a análisis poco confiables. Antes de cualquier EDA, visualización, modelo o decisión empresarial, tu conjunto de datos debe ser confiable y eso empieza con una limpieza y preparación adecuada adaptada a los datos con los que estás trabajando.

Lo que manejaré:

• Valores faltantes: detección, imputación o eliminación justificada
• Duplicados y registros inconsistentes
• Corrección de tipos de datos y estandarización de formato
• Detección y tratamiento de valores atípicos
• Renombrado de variables y reorganización estructural
• Normalización / estandarización (Estándar o Premium)
• Codificación categórica y preparación de características (Premium)
• Cualquier otra técnica que considere necesaria según el contexto de los datos y el uso deseado del conjunto.

Puedo trabajar en Python o R. Recibirás, en cualquiera de los paquetes, código limpio y bien documentado para que el proceso sea completamente reproducible y auditable, además de una descripción escrita de cada paso realizado.

Si tienes alguna pregunta o duda sobre por qué se realizó cierto paso, puedo explicarlo sin ningún inconveniente.