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Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.
Proyectos personalizados
Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.
Sesiones en directo con consultor experto
Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.
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Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.
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Nuestra plataforma
Nueva Plataforma
de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
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Programa formativo
Temario del curso
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Temario
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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Introducción a los scripts en OpenRefine.
Creación de scripts para procesos recurrentes.
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Documentación de scripts para equipos colaborativos.
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Creación de facetas personalizadas para análisis detallado.
Uso de filtros avanzados para identificar patrones en datos.
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Automatización de análisis avanzados recurrentes.
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Mejores prácticas para análisis profundo de datos.
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Análisis de datos académicos con OpenRefine.
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Introducción a extensiones populares de OpenRefine.
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Métodos para adaptar OpenRefine a entornos de Big Data.
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Importación y análisis de datos.
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Documentación del proyecto final.
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Pensado para quienes deben dominar OpenRefine en su día a día
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Quieren limpiar y transformar datos de forma eficiente para mejorar la calidad de sus informes y análisis.
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Buscan optimizar la presentación y calidad de datos para facilitar la toma de decisiones basada en resultados precisos.
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Requieren herramientas para manejar grandes volúmenes de datos y extraer patrones significativos de manera estructurada.
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Buscan mejorar sus capacidades en la preparación y limpieza de datos para la eficiencia del entorno empresarial.
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Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.
Hugo Gutiérrez
Analista Financiero
Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.
Luis Martínez
Administrativo
Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.
Elena Pérez
Responsable de Recursos Humanos
Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.
Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
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480.000 alumnos formados en Imagina
Preguntas frecuentes
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Nuestros cursos de OpenRefine están diseñados para grupos de hasta 20 participantes, lo cual permite una atención exclusiva y adaptada a las necesidades específicas de cada equipo. Además, se realiza en formato de Aula Virtual Personalizada, garantizando un seguimiento cercano y dinámico.
Sí, el contenido del curso se adapta completamente a las necesidades de cada empresa. A través de nuestra Aula Virtual Personalizada, creamos módulos y ejemplos específicos para abordar las problemáticas y objetivos particulares de cada organización, asegurando su relevancia y efectividad.
El curso se lleva a cabo mediante aulas virtuales personalizadas utilizando Zoom, con horarios y proyectos adaptados a las necesidades de cada empresa. Este formato permite una interacción fluida y realista entre los participantes y el instructor, añadiendo gran flexibilidad en el aprendizaje.
Sí, el curso es 100% bonificable por FUNDAE. Si gestionamos la bonificación, cobramos un 10% adicional del costo del curso, más IVA, que también es bonificable. Este proceso hace la formación más accesible para las empresas, optimizando sus recursos.
Los proyectos se diseñan a medida, teniendo en cuenta las necesidades específicas de cada empresa. Utilizamos conjuntos de datos reales, permitiendo a los participantes aplicar lo aprendido directamente a sus desafíos diarios, maximizando el impacto del conocimiento adquirido.
El curso está diseñado para adaptarse a diferentes niveles de experiencia. Desde principiantes hasta usuarios avanzados de OpenRefine, los contenidos y ejercicios son flexibles, enfocados en proporcionar mejoras prácticas tangibles en el análisis y gestión de datos empresariales.
OpenRefine ofrece a tu empresa herramientas avanzadas para limpiar, enriquecer y transformar datos de manera efectiva. Al mejorar la calidad de tus datos, facilita la toma de decisiones basada en información precisa, optimizando tus procesos internos y obteniendo un notable incremento en la productividad.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
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![Data Science con Python](data:image/svg+xml;utf8,<svg width="920" height="920" viewBox="0 0 920 920" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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CURSO
Data Science con Python
A Medida
Aprende Data Science con Python y domina herramientas como Pandas, Matplotlib y Scikit-learn para análisis, visualización y modelado de datos en proyectos reales.
![Análisis y visualización de datos con Python](data:image/svg+xml;utf8,<svg width="920" height="920" viewBox="0 0 920 920" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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</svg>)
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