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Data Cleaning — Limpieza de Datos
# Descripción
Proyecto de limpieza de datos con pandas sobre un dataset de clientes con datos intencionalmente sucios. Aprende a detectar y corregir los problemas más comunes del mundo real: valores nulos, filas duplicadas, texto inconsistente (espacios, mayúsculas), tipos de datos incorrectos, outliers en edades y saldos, emails inválidos, y fechas en formatos mixtos. El 80% del tiempo en ML se va en limpiar datos — este proyecto sienta las bases.
# Características principales
$ Detección y visualización de valores nulos con heatmaps
$ Eliminación de filas duplicadas
$ Limpieza de texto: espacios, mayúsculas, formatos inconsistentes
$ Conversión de tipos de datos con pd.to_numeric y pd.to_datetime
$ Manejo de outliers con el método IQR y reglas de negocio
$ Imputación de valores nulos con mediana y moda
# Galería
# Tecnologías utilizadas
