El análisis de datos es el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, llegar a conclusiones y apoyar la toma de decisiones. Es una parte fundamental de la ciencia de datos y juega un papel crucial en diversas disciplinas, incluyendo negocios, investigación científica, salud, educación, entre otras. El análisis de datos involucra varias etapas: 1.-Recopilación de datos : Obtener datos de diversas fuentes, como bases de datos, archivos CSV, APIs, registros, etc. 2.-Exploración de datos (EDA - Exploratory Data Analysis) : Realizar un análisis inicial para entender la estructura de los datos, identificar patrones, tendencias, valores atípicos y relaciones entre variables. 3.-Preprocesamiento de datos : Limpiar y transformar los datos para abordar problemas como valores faltantes, duplicados, datos incorrectos o inconsistentes. Análisis estadístico : Aplicar técnicas estadísticas para resumir y describir los datos. Esto puede...
En la anterior publicación presentamos estudios de casos presentando códigos Python. En este post ejecutaremos algunos de esos códigos en el Google colab para ver su aplicación y resultados en el ámbito del derecho. 1.-Ejecucion de código Python en el ámbito de derecho. a) Análisis de Datos en Derecho Civil con Python: Un Enfoque Práctico b) "Optimizando la Gestión de Plazos Legales en Contratos con Python: Una Guía Práctica" ...