People Analytics (Data Cleasing)
Descripción
Los datos de personas rara vez llegan limpios y listos para analizar. El data cleansing, o depuración de datos, es la fase que garantiza que los análisis posteriores se construyan sobre información correcta. Este curso aborda las técnicas para detectar y corregir errores, duplicados, valores ausentes e inconsistencias en los datos de RRHH.
El alumnado aprenderá a aplicar un proceso sistemático de limpieza, a documentar las transformaciones realizadas y a dejar el conjunto de datos en condiciones óptimas para el análisis.
Teleformación con tutor. Formación bonificable para empresas vía FUNDAE.
Programa detallado
Módulo 1. Detección de problemas en los datos
Unidad didáctica 1. Tipos de errores frecuentes
- Valores ausentes y nulos
- Duplicados e inconsistencias
- Errores de formato y codificación
- Valores atípicos e improbables
- Inconsistencias entre fuentes
Unidad didáctica 2. Exploración y diagnóstico
- Perfilado del conjunto de datos
- Estadísticos descriptivos de control
- Identificación de patrones anómalos
- Priorización de problemas a corregir
Módulo 2. Técnicas de depuración
Unidad didáctica 1. Corrección y normalización
- Tratamiento de valores ausentes
- Eliminación de duplicados
- Estandarización de formatos
- Gestión de valores atípicos
Unidad didáctica 2. Documentación y control
- Registro de transformaciones
- Reglas de validación de datos
- Reproducibilidad del proceso
- Entrega del dataset depurado
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