Descripción: La evaluación de calidad de datos es un proceso crítico que implica analizar y medir la calidad de los datos para asegurar que cumplan con los estándares requeridos para su uso en diversas aplicaciones. Este proceso se centra en varios aspectos clave, como la precisión, la integridad, la consistencia, la puntualidad y la relevancia de los datos. La calidad de los datos es fundamental en el contexto de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, donde los modelos de machine learning dependen de datos de alta calidad para generar resultados precisos y confiables. Una evaluación adecuada permite identificar problemas en los datos, como valores faltantes, errores de entrada o inconsistencias, que pueden afectar el rendimiento del modelo. Además, la evaluación de calidad de datos ayuda a establecer métricas y criterios que guían la recolección y el mantenimiento de datos, asegurando que estos sean adecuados para el análisis y la toma de decisiones. En un entorno donde la automatización y la inteligencia artificial están en constante crecimiento, la calidad de los datos se convierte en un pilar esencial para el éxito de las iniciativas de ciencia de datos, ya que influye directamente en la efectividad de los algoritmos y en la validez de los resultados obtenidos.
