Esta publicación es parte de la actividad sugerida del Módulo 2 – Conexión, limpieza y exploración de datos del Curso de Data & AI aplicada al fútbol con la metodología LDP Con Librodepases.
En el análisis de datos aplicado al fútbol, la limpieza de datos (Data Cleaning) es un paso fundamental para garantizar resultados precisos y confiables. Antes de extraer conclusiones, es crucial detectar y corregir errores, eliminar duplicados y manejar valores nulos, asegurando así que los datos sean consistentes y representativos.
En este ejercicio, aplicaremos pandas, una de las librerías más utilizadas en ciencia de datos, para limpiar y estructurar un conjunto de datos futbolísticos. A través de técnicas como la detección de valores atípicos, la normalización de formatos y la imputación de datos faltantes, optimizaremos la calidad de los datos para futuros análisis.
