Descripción: La limpieza de datos es el proceso de eliminar o corregir datos que son incorrectos, incompletos o irrelevantes. Este proceso es fundamental en el ámbito de la inteligencia de negocios, ya que garantiza que las decisiones se basen en información precisa y confiable. La limpieza de datos implica varias etapas, como la identificación de errores, la eliminación de duplicados, la corrección de inconsistencias y la imputación de valores faltantes. Además, es un componente esencial en la anonimización de datos, donde se busca proteger la privacidad de los individuos al eliminar información identificable. En el contexto de la seguridad de aplicaciones, la limpieza de datos ayuda a prevenir ataques como la inyección de SQL, asegurando que los datos ingresados sean válidos y seguros. En procesos de ETL (Extracción, Transformación y Carga), la limpieza de datos es crucial para preparar la información antes de su análisis. En el aprendizaje no supervisado y la ciencia de datos, la calidad de los datos influye directamente en la efectividad de los modelos y algoritmos utilizados. Por último, en el ámbito de AutoML y optimización de modelos, la limpieza de datos se convierte en un paso previo indispensable para garantizar resultados precisos y útiles.
