Uno de los aspectos decisivos a la hora de realizar cualquier proyecto de data science son los datos. En muchas ocasiones, estos datos no reciben la atención que realmente necesitan y encontramos datos incompletos, duplicados y, en definitiva, de poca calidad. Es muy importante contar con datos de calidad ya que éstos son la base del proceso y sin ellos ningún proyecto de ciencia de datos puede salir adelante. Este curso en preprocesamiento y análisis de datos te prepara en todas las etapas donde intervienen los datos. Desde la recolección de estos a partir de bases de datos (relacionales y no relacionales) pasando por las bases del procesamiento para mejorar la calidad de estos, el análisis usando Python y R y acabando con el reporte de los resultados finales.