En este repositorio se incluye parte de lo presentado en una charla para el grupo Spain AI
- exposición de una realidad presente en gran parte de los proyectos reales de ciencia de datos, en cuanto al estado de los datos a analizar y modelar
- relevancia de considerar la calidad del dato como una línea central en el negocio de las empresas y algunos estudios sobre este tema
- cualidades que definen una buena calidad de datos
- fases de evaluación de datos en un proyecto real
- ejemplos de problemas que se pueden encontrar relacionados con la calidad del dato
- casos simulados de problemas reales y posibles soluciones desde la propia experiencia
- aportaciones que podemos realizar una vez los datos están curados, tanto basados en análisis "estáticos" como a partir de modelos de aprendizaje automáticos ya puestos en producción