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Cursos de Data/Cursos de Big Data/Curso OpenRefine

Curso de OpenRefine

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Limpia, transforma y enriquece tus datos con OpenRefine en este curso práctico.

Domina OpenRefine para limpiar, transformar y enriquecer datos de forma eficiente. Este curso te enseñará a automatizar tareas de gestión de datos y a integrarlos en proyectos empresariales y académicos.

Formación en OpenRefine bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de OpenRefine

Analistas de datos, investigadores, desarrolladores y profesionales que busquen mejorar la calidad y usabilidad de sus datos.

Objetivos de nuestro curso de OpenRefine

Aprender a limpiar y transformar datos utilizando OpenRefine.
Dominar técnicas de enriquecimiento de datos con fuentes externas.
Automatizar tareas de limpieza de datos para mejorar la eficiencia.
Implementar estrategias de análisis y visualización de datos procesados.
Optimizar grandes conjuntos de datos para proyectos empresariales y académicos.

Qué vas a aprender en nuestro curso de OpenRefine

Requisitos de nuestro curso de OpenRefine

Experiencia previa: Conocimientos básicos en gestión de datos. Familiaridad con hojas de cálculo y formatos de datos (CSV, JSON, etc.).
Hardware mínimo: Procesador i5 o superior. RAM: 8 GB. Espacio libre en disco: 50 GB.
Software necesario: Instalación de OpenRefine en la última versión estable. Navegador actualizado (Chrome, Firefox, etc.).
Otros requisitos: Conexión a internet para acceder a fuentes externas de datos.

Temario del curso de OpenRefine

tema 1

Introducción a OpenRefine

Historia y evolución de OpenRefine.
Diferencias con hojas de cálculo tradicionales.
Principales casos de uso de OpenRefine.
Instalación y configuración inicial.
Requisitos del sistema para un rendimiento óptimo.
Interfaz de usuario: exploración de paneles y herramientas.
Importación de datos en diferentes formatos.
Configuración de preferencias de usuario.
Métodos para guardar y cargar proyectos.
Ejemplo práctico de un proyecto básico.

tema 2

Importación de Datos en OpenRefine

Métodos para importar datos desde archivos locales.
Conexión a fuentes externas (APIs, bases de datos, etc.).
Importación de formatos comunes: CSV, JSON, XML.
Configuración de delimitadores y codificaciones.
Resolución de problemas en la importación de datos.
Métodos para dividir archivos grandes en partes manejables.
Análisis previo de calidad de los datos importados.
Ejemplo práctico de importación desde diferentes fuentes.
Automatización de procesos de importación recurrentes.
Mejores prácticas para importar datos de manera eficiente.

tema 3

Exploración y Análisis de Datos

Métodos para visualizar estructuras de datos en OpenRefine.
Identificación de valores duplicados y vacíos.
Uso de filtros para explorar subconjuntos de datos.
Creación de facetas para análisis categórico.
Visualización de distribuciones de datos con facetas numéricas.
Resolución de problemas en análisis exploratorio.
Comparación entre análisis manual y automatizado.
Ejemplo práctico de exploración de datos categóricos.
Configuración de paneles personalizados para análisis recurrentes.
Mejores prácticas para un análisis de datos eficiente.

tema 4

Limpieza Básica de Datos

Métodos para normalizar valores inconsistentes.
Limpieza de espacios en blanco y caracteres especiales.
Unificación de formatos de fecha y hora.
Resolución de problemas con codificaciones incorrectas.
Automatización de tareas de limpieza recurrentes.
Uso de expresiones regulares para transformaciones avanzadas.
Ejemplo práctico de limpieza básica de datos.
Comparación entre métodos manuales y automatizados.
Resolución de problemas comunes en limpieza básica.
Mejores prácticas para garantizar datos consistentes.

tema 5

Transformación de Datos

Introducción a transformaciones con expresiones GREL.
Creación de nuevas columnas a partir de datos existentes.
Transformaciones numéricas y textuales avanzadas.
Conversión de formatos de datos (JSON, XML, etc.).
Métodos para dividir y fusionar columnas.
Automatización de transformaciones complejas.
Ejemplo práctico de transformación avanzada.
Resolución de problemas en transformaciones erróneas.
Comparación entre GREL y otros lenguajes de transformación.
Mejores prácticas para transformar datos de manera eficiente.

tema 6

Identificación y Resolución de Errores

Métodos para detectar errores comunes en conjuntos de datos.
Uso de facetas y filtros para identificar inconsistencias.
Resolución de valores duplicados y contradictorios.
Análisis de patrones para detectar anomalías.
Ejemplo práctico de resolución de errores comunes.
Automatización de procesos para corregir errores recurrentes.
Resolución de problemas con datos incompletos.
Métodos para validar datos corregidos.
Comparación entre estrategias manuales y automáticas.
Mejores prácticas para la detección y resolución de errores.

tema 7

Enriquecimiento de Datos con Fuentes Externas

Introducción a la API de reconciliación en OpenRefine.
Conexión a servicios de reconciliación populares.
Métodos para enriquecer datos con identificadores externos.
Resolución de problemas con la integración de APIs.
Ejemplo práctico de enriquecimiento con datos públicos.
Métodos para combinar datos de diferentes fuentes.
Comparación entre fuentes externas confiables y no confiables.
Métodos para validar datos enriquecidos.
Resolución de problemas de duplicación en datos enriquecidos.
Mejores prácticas para el enriquecimiento de datos.

tema 8

Exportación de Datos

Métodos para exportar datos en formatos estándar.
Configuración de delimitadores y codificaciones en exportaciones.
Métodos para exportar datos enriquecidos y transformados.
Comparación entre diferentes formatos de exportación.
Resolución de problemas en exportaciones incompletas.
Métodos para documentar procesos de exportación.
Ejemplo práctico de exportación para sistemas externos.
Automatización de exportaciones recurrentes.
Resolución de problemas con datos no exportables.
Mejores prácticas para la exportación de datos.

tema 9

Automatización de Procesos con Scripts

Introducción a los scripts en OpenRefine.
Creación de scripts para procesos recurrentes.
Métodos para exportar y reutilizar scripts entre proyectos.
Resolución de problemas en la ejecución de scripts.
Ejemplo práctico de automatización con scripts.
Integración de scripts en flujos de trabajo empresariales.
Comparación entre tareas manuales y automatizadas.
Métodos para depurar y optimizar scripts.
Documentación de scripts para equipos colaborativos.
Mejores prácticas para la automatización con scripts.

tema 10

Análisis Avanzado con Facetas y Filtros

Creación de facetas personalizadas para análisis detallado.
Uso de filtros avanzados para identificar patrones en datos.
Configuración de facetas por texto, números y fechas.
Ejemplo práctico de análisis utilizando múltiples facetas.
Resolución de problemas en configuraciones de facetas.
Métodos para combinar filtros y facetas en análisis complejos.
Automatización de análisis avanzados recurrentes.
Comparación entre análisis básicos y avanzados con facetas.
Métodos para documentar análisis avanzados.
Mejores prácticas para análisis profundo de datos.

tema 11

Trabajo con Grandes Conjuntos de Datos

Métodos para manejar grandes volúmenes de datos en OpenRefine.
Configuración de parámetros para optimizar el rendimiento.
Resolución de problemas de memoria y procesamiento.
Ejemplo práctico de gestión de datos masivos.
Métodos para dividir y procesar datos en partes.
Automatización de procesos para grandes conjuntos de datos.
Comparación entre herramientas de datos masivos y OpenRefine.
Métodos para documentar procesos en grandes datos.
Resolución de problemas específicos en datos masivos.
Mejores prácticas para manejar grandes conjuntos de datos.

tema 12

Visualización de Datos Procesados

Métodos para visualizar resultados en OpenRefine.
Exportación de datos a herramientas de visualización externa.
Ejemplo práctico de visualización en Power BI o Tableau.
Métodos para analizar patrones en datos procesados.
Resolución de problemas en visualizaciones incompletas.
Comparación entre visualización interna y externa.
Métodos para validar la precisión de datos visualizados.
Ejemplo práctico de análisis visual de datos.
Documentación de resultados visuales para equipos.
Mejores prácticas para representar datos procesados.

tema 13

Gestión Colaborativa en OpenRefine

Métodos para compartir proyectos con equipos.
Configuración de permisos y roles en proyectos compartidos.
Resolución de problemas en proyectos colaborativos.
Ejemplo práctico de trabajo en equipo en OpenRefine.
Métodos para integrar OpenRefine en flujos de trabajo colaborativos.
Comparación entre trabajo individual y en equipo.
Métodos para documentar y versionar proyectos.
Resolución de conflictos en proyectos compartidos.
Ejemplo práctico de gestión colaborativa de datos.
Mejores prácticas para equipos utilizando OpenRefine.

tema 14

Integración con Bases de Datos

Métodos para conectar OpenRefine con bases de datos SQL.
Configuración de conexión a PostgreSQL y MySQL.
Ejemplo práctico de importación desde bases de datos.
Métodos para exportar datos a sistemas SQL.
Resolución de problemas de conectividad con bases de datos.
Métodos para sincronizar datos entre OpenRefine y bases SQL.
Comparación entre datos locales y datos en bases de datos.
Ejemplo práctico de análisis en tiempo real con bases de datos.
Métodos para documentar conexiones y procesos de bases de datos.
Mejores prácticas para integrar OpenRefine con sistemas SQL.

tema 15

Configuración de Políticas de Privacidad y Seguridad

Métodos para garantizar la privacidad de datos procesados.
Resolución de problemas relacionados con datos sensibles.
Configuración de entornos seguros para OpenRefine.
Métodos para anonimizar datos antes de compartirlos.
Ejemplo práctico de políticas de seguridad en datos sensibles.
Métodos para auditar el uso de OpenRefine en equipos.
Comparación entre seguridad en herramientas locales y en la nube.
Ejemplo práctico de análisis de cumplimiento normativo.
Métodos para documentar políticas de seguridad.
Mejores prácticas para garantizar la seguridad de datos.

tema 16

16 Resolución de Casos de Uso Reales

Análisis de datos académicos con OpenRefine.
Limpieza y transformación de datos financieros.
Enriquecimiento de datos de marketing y CRM.
Métodos para procesar datos de encuestas y formularios.
Resolución de problemas en datos de investigación científica.
Ejemplo práctico de análisis de datos de comercio electrónico.
Métodos para combinar datos de múltiples fuentes.
Resolución de inconsistencias en datos temporales.
Ejemplo práctico de integración con herramientas externas.
Mejores prácticas para resolver casos complejos.

tema 17

Extensiones y Personalización de OpenRefine

Introducción a extensiones populares de OpenRefine.
Métodos para instalar y configurar extensiones.
Ejemplo práctico de uso de extensiones avanzadas.
Métodos para personalizar la interfaz de OpenRefine.
Resolución de problemas en extensiones personalizadas.
Comparación entre OpenRefine estándar y extendido.
Métodos para crear extensiones personalizadas.
Ejemplo práctico de desarrollo de extensiones.
Resolución de problemas en extensiones no compatibles.
Mejores prácticas para personalizar OpenRefine.

tema 18

Automatización Avanzada con APIs

Introducción al uso de APIs con OpenRefine.
Métodos para conectar OpenRefine con servicios externos.
Resolución de problemas en conexiones API.
Ejemplo práctico de integración con APIs públicas.
Métodos para automatizar procesos con APIs.
Comparación entre APIs manuales y automatizadas.
Métodos para documentar integraciones API.
Ejemplo práctico de desarrollo de procesos API.
Resolución de problemas en procesos complejos.
Mejores prácticas para integraciones avanzadas.

tema 19

Preparación para Escenarios de Big Data

Métodos para adaptar OpenRefine a entornos de Big Data.
Resolución de problemas relacionados con datos masivos.
Métodos para integrar OpenRefine con herramientas Big Data.
Ejemplo práctico de análisis masivo en OpenRefine.
Métodos para dividir y procesar datos en partes.
Comparación entre OpenRefine y herramientas Big Data.
Métodos para optimizar OpenRefine en grandes datos.
Ejemplo práctico de resolución de problemas en Big Data.
Métodos para documentar procesos Big Data en OpenRefine.
Mejores prácticas para utilizar OpenRefine en Big Data.

tema 20

Proyecto Final: Implementación Completa con OpenRefine

Definición del alcance del proyecto.
Importación y análisis de datos.
Limpieza y transformación avanzada.
Enriquecimiento de datos con APIs y fuentes externas.
Resolución de errores e inconsistencias.
Exportación de datos procesados.
Documentación del proyecto final.
Presentación de resultados y aprendizajes.
Evaluación del impacto del proyecto en entornos reales.
Reflexión sobre lecciones aprendidas.