Convocatoria Ordinaria de la Junta de Gobierno Local el día 09 de Diciembre de 2025 La Junta de Gobierno Local celebrará sesión ordinaria, en el Salón de Sesiones de la Casa Consistorial de Arona, el NUEVE (9) de DICIEMBRE de 2025 y hora de las NUEVE (09:00) horas en Primera Convocatoria, y en Segunda Convocatoria a las DIEZ (10:00) horas, con sujeción al orden del día que más abajo se consigna.
Convocatoria Ordinaria de la Junta de Gobierno Local el día 09 de Diciembre de 2025
El día 09 de Diciembre de 2025 a las 09:00 horas en Primera Convocatoria.
La Junta de Gobierno Local celebrará sesión ordinaria, en el Salón de Sesiones de la Casa Consistorial de Arona, el NUEVE (9) de DICIEMBRE de 2025 y hora de las NUEVE (09:00) horas en Primera Convocatoria, y en Segunda Convocatoria a las DIEZ (10:00) horas, con sujeción al orden del día que más abajo se consigna. Cómo extraer y limpiar datos de forma eficiente
En el mundo actual, la cantidad de datos disponibles para su análisis es cada vez mayor. Para poder aprovechar al máximo esta información, es fundamental poder extraer y limpiar los datos de forma eficiente. Aquí te presento algunos consejos para lograrlo:
- Definir el objetivo: Antes de comenzar con la extracción de datos, es importante tener claro cuál es el objetivo que se desea alcanzar con el análisis de estos datos. Esto permitirá enfocar la extracción en la información relevante para dicho objetivo.
- Utilizar herramientas adecuadas: Existen muchas herramientas disponibles para la extracción de datos, como Python, R o SQL. Es fundamental elegir la que mejor se adapte a las necesidades del proyecto y tener un buen dominio de la misma para poder realizar la extracción de forma eficiente.
- Seleccionar las fuentes de datos: Es importante identificar las fuentes de datos relevantes para el análisis. Pueden ser bases de datos, sitios web, archivos CSV, entre otros. Es fundamental asegurarse de que las fuentes seleccionadas sean confiables y estén actualizadas.
- Limpieza de datos: Una vez que se han extraído los datos, es necesario limpiarlos para eliminar posibles errores, valores atípicos o datos incompletos. Esto garantizará la calidad de los datos y la precisión de los análisis realizados.
- Automatizar el proceso: Para agilizar la extracción y limpieza de datos, es recomendable automatizar el proceso utilizando scripts o herramientas de automatización. Esto permitirá ahorrar tiempo y minimizar posibles errores en el proceso.
En resumen, la extracción y limpieza de datos son procesos fundamentales para poder realizar análisis de datos de manera efectiva. Siguiendo estos consejos y utilizando las herramientas adecuadas, podrás obtener información valiosa de tus datos y tomar decisiones fundamentadas en base a ellos.
