CALIDAD DE DATOS

Este curso presenta los principios y fundamentos para detectar y prevenir los problemas ocasionados por la falta de calidad de los datos. Se presentarán las distintas áreas de aplicación práctica, tales como integración y consolidación de múltiples fuentes de datos, migración de datos, armado de bases de datos, DWH y Business Intelligence, entre otros.

Objetivo

En este módulo, se realizará un análisis de las buenas prácticas y la importancia de los diferentes niveles de calidad en una organización. Emplearemos Open Refine con el fin de detectar incoherencias en los datos almacenados en la empresa y así transformarlos para su posterior análisis.

Dirigido a

Dirigida a los profesionales que se desempeñan en Departamentos de Marketing, Comercial o Riesgo. Es de interés para Contadores, Economistas, Licenciados en Estadística, Licenciados en Administración, Profesionales en el área de Informática, Sociólogos, entre otros.
En general toda persona que esté interesada en el análisis de datos como forma de incorporar valor en una organización.

Contenido

Módulo 1 – Introducción
1. ¿Qué se entiende por Calidad de Datos?
2. Importancia de la Calidad de Datos
3. Consecuencias sobre la falta de calidad en los datos
4. Dimensiones de la Calidad de Datos

Módulo 2 – Dimensiones de la Calidad de Datos
1. Factores y Métricas de Calidad
2. Dimensiones de la Calidad
3. Relaciones entre las Dimensiones
4. Técnicas y Actividades de la Calidad de Datos

Módulo 3 – Introducción a Herramientas
1. Introducción a Openrefine
2. Instalación y Primeros pasos
3. Data Mining con Openrefine
4. Preparación y Normalización de Datos

Módulo 4 – Openrefine Avanzado
1. Fuzzy Data Cleaning
2. Sintaxis GREL
3. Enriqueciendo Datos con Openrefine
4. Manejo de API´s

Módulo 5 – Calidad de Datos en Organizaciones
1. Planes de Calidad
2. Ciclo de la Calidad de Datos
3. Estandarización
4. Normas de Calidad

Metodología

La metodología predominante es el dictado de clases presenciales mediante la presentación del contenido teórico de manera intuitiva, con ejemplos vinculados directamente a la realidad, para luego pasar a trabajar con casos prácticos sobre el software específico del curso.

Materiales

Incluye material impreso y en formato digital así como un equipo por alumno a disposición para el dictado del curso.

Aprobación

Se debe obtener una calificación superior o igual al 70%, y se exige el 80% de asistencia a clase.

Certificación

Diploma de aprobación (en caso de que corresponda)

FECHA

25 de Octubre al
27 de Noviembre 2020

DÍA Y HORA

Martes y Jueves
18:30 A 20:30 hs

*Campos obligatorios

Informes e inscripciones

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