Para comenzar el curso, verás por qué la limpieza de datos es importante. Resolverás problemas sencillos como espacios al inicio y al final de las cadenas, unificar formatos de matrículas de vuelo, combinar cadenas y más.

Introducción a la limpieza de datos

Unificar formatos de vuelos I

Unificar formatos de vuelos II

Limpiar cadenas desordenadas

Recortar cadenas I

Recortar cadenas II

Unificar cadenas

Comparar la similitud entre cadenas

SOUNDEX() y DIFFERENCE()

Comparar nombres con SOUNDEX()

Comparar nombres con DIFFERENCE()

Primeros pasos con la limpieza de datos

En este capítulo, profundizarás en la limpieza de datos. Aprenderás a manejar datos faltantes, evitar duplicados en tus conjuntos de datos y trabajar con distintos formatos de fecha.

Cómo tratar los datos faltantes

Eliminar valores faltantes

Eliminar espacios en blanco

Rellenar valores ausentes con ISNULL()

Rellenar valores faltantes con COALESCE()

Evitar datos duplicados

Diagnosticar duplicados

Tratamiento de duplicados

Trabajar con distintos formatos de fecha

Usar CONVERT()

Usar FORMAT()

CONVERT() vs FORMAT()

Cómo manejar datos faltantes, duplicados y distintos formatos de fecha

En este capítulo, trabajarás con valores fuera de rango y datos inexactos. También practicarás la conversión entre distintos tipos de datos. Por último, aplicarás coincidencia de patrones a tus datos para encontrar valores atípicos.

Valores fuera de rango y datos inexactos

¿Valores fuera de rango o datos inexactos?

Detecting out of range values

Excluir valores fuera de rango

Detecting and excluding inaccurate data

Convertir datos con distintos tipos

Usar CAST() y CONVERT()

La serie con más episodios

Coincidencia de patrones

Caracteres para especificar patrones

Coincidir urls

Comprobando números de teléfono

Cómo manejar valores fuera de rango, distintos tipos de datos y coincidencia de patrones

En este capítulo final, aprenderás a combinar y agregar datos de varias columnas en una, dividir los datos de una columna en más columnas y transformar filas en columnas y viceversa.

Combinar datos de varias columnas en una sola columna

Combinando ciudades y estados usando +

Concatenar ciudades y estados

Trabajar con DATEFROMPARTS()

Dividir los datos de una columna en varias columnas

Usar SUBSTRING() y CHARINDEX()

Usar RIGHT(), LEFT() y REVERSE()

¿SUBSTRING() o CHARINDEX()?

Transformar filas en columnas y viceversa

¿PIVOT o UNPIVOT?

Convertir filas en columnas

Convertir columnas en filas

¡Enhorabuena!

Cómo combinar, dividir y transformar datos

Flight statistics dataset and series ratings dataset

¿Sabías que las personas que trabajan con datos dedican gran parte del tiempo a limpiar los datos antes de analizarlos? Esto se debe a que los datos del mundo real suelen estar desordenados. Para ayudarte a manejarlos, este curso te enseña a limpiar datos almacenados en una base de datos de SQL Server. Aprenderás a resolver problemas habituales como limpiar cadenas problemáticas, tratar valores vacíos, comparar la similitud entre cadenas y mucho más. Pondrás en práctica todas estas tareas con una amplia variedad de conjuntos de datos interesantes y desordenados, como vuelos mensuales por aeropuerto, series de televisión y ventas de papelería. ¿Listo para ensuciarte las manos?

Intermediate SQL Server

Desarrolla habilidades para convertir datos en ideas asombrosas rápida y precisamente.

Limpieza de datos en bases de datos SQL Server

Desarrolla las habilidades necesarias para limpiar datos sin procesar y transformarlos en información precisa.

Software Engineer

Out of range values and inaccurate data

Dataset - series and episodes

Out of range values

Out of range values - example

Out of range values - detecting the values

Out of range values - excluding the values

Inaccurate data

Inaccurate data - example

Inaccurate data - detecting the values

Inaccurate data - excluding the values

Let's practice!

Cómo manejar valores fuera de rango, distintos tipos de datos y coincidencia de patrones - Valores fuera de rango y datos inexactos

Valores fuera de rango y datos inexactos

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