Descripción: La limpieza de datos automatizada se refiere al uso de algoritmos y herramientas de software para detectar y corregir automáticamente errores en los datos. Este proceso es fundamental en el preprocesamiento de datos, ya que asegura que la información utilizada en análisis y modelos de machine learning sea precisa y confiable. La limpieza de datos puede incluir la eliminación de duplicados, la corrección de errores tipográficos, la normalización de formatos y la gestión de valores faltantes. Las características principales de esta técnica incluyen su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, su rapidez en comparación con la limpieza manual y su potencial para mejorar la calidad de los datos, lo que a su vez optimiza los resultados de análisis posteriores. La relevancia de la limpieza de datos automatizada radica en su capacidad para reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para preparar los datos, permitiendo a los analistas y científicos de datos centrarse en la interpretación y el uso de la información en lugar de en su preparación. En un mundo donde los datos son cada vez más abundantes, la limpieza automatizada se ha convertido en una herramienta esencial para garantizar la integridad y la utilidad de los datos en diversas aplicaciones, desde la investigación científica hasta el marketing y la toma de decisiones empresariales.
