# Datosfera Lab ## Docs - [Análisis principal](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/analisis-de-datos/analisis-principal.md): Cómo llevar a cabo el análisis estadístico dirigido: elegir el método adecuado, aplicar técnicas descriptivas, agrupar y filtrar datos, e interpretar los resultados con validación experta. - [Exploración general de los datos](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/analisis-de-datos/exploracion-general.md): Cómo obtener una visión panorámica del dataset antes del análisis principal: distribución, tamaño, variables y primeros hallazgos. - [El valor de los datos](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/ciencia-de-datos/el-valor-de-los-datos.md): La distinción entre dato, información y conocimiento, y por qué el big data y las herramientas modernas han transformado nuestra capacidad de extraer valor de los datos. - [Los datos y sus formatos](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/ciencia-de-datos/los-datos-y-sus-formatos.md): Diferencia entre datos estructurados y no estructurados, y comparativa de los formatos de archivo más habituales en ciencia de datos: TXT, CSV, TSV y XLSX. - [¿Qué es la ciencia de datos?](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/ciencia-de-datos/que-es-la-ciencia-de-datos.md): Definición de la ciencia de datos como campo interdisciplinario, con el ejemplo de Moneyball y su aplicación práctica al análisis de datos reales. - [De la sociedad de la información a la del conocimiento](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/ciencia-de-datos/sociedad-informacion-conocimiento.md): Cómo el volumen masivo de datos digitales ha impulsado la transición desde una sociedad de la información hacia una sociedad del conocimiento. - [Herramientas de almacenamiento](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/herramientas/almacenamiento.md): Opciones de almacenamiento en la nube para gestionar y compartir los datos de tu proyecto de forma colaborativa. - [Herramientas de procesamiento de datos](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/herramientas/procesamiento-de-datos.md): Herramientas gratuitas y accesibles para importar, limpiar, transformar y analizar conjuntos de datos en proyectos de datos abiertos. - [Herramientas de visualización](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/herramientas/visualizacion.md): Herramientas para crear visualizaciones de datos, gráficos interactivos y redes a partir de tus conjuntos de datos. - [Datosfera Lab](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/introduccion.md): Laboratorio de datos abiertos para aprender ciencia de datos de forma colaborativa, desde la recopilación hasta la visualización. - [Importación de datos](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/limpieza-de-datos/importacion-de-datos.md): Cómo importar archivos de texto a tu hoja de cálculo de forma correcta y evitar los errores que afectan al análisis posterior. - [Limpieza de datos](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/limpieza-de-datos/limpieza-de-datos.md): Por qué la calidad de los datos es fundamental antes del análisis y cómo abordar el proceso de limpieza de forma estructurada. - [Problemas con los datos](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/limpieza-de-datos/problemas-con-datos.md): Cómo identificar y resolver los problemas de calidad más habituales en un dataset: valores ausentes, duplicados, inconsistencias, errores de codificación y valores atípicos. - [Laboratorio de estudios críticos de datos](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/material-de-consulta/laboratorio-estudios-criticos.md): Recursos, herramientas y materiales de las sesiones del Laboratorio de Estudios Críticos de Datos: recopilación, scraping, análisis de texto y visualización. - [Referencias y lecturas recomendadas](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/material-de-consulta/referencias.md): Selección de lecturas, recursos y herramientas de referencia para profundizar en datos abiertos, Wikidata, estudios críticos de datos y web scraping. - [Tutoriales de Wikidata](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/material-de-consulta/tutoriales-wikidata.md): Videos y recursos para aprender a usar Wikidata: desde los conceptos básicos hasta la edición de datos y las consultas SPARQL. - [Búsqueda de datos públicos](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/recopilacion-de-datos/busqueda-datos-publicos.md): Descubre cómo encontrar datasets abiertos en portales gubernamentales, repositorios, buscadores especializados y bases de datos internacionales. - [Recogida de datos](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/recopilacion-de-datos/recogida-de-datos.md): Aprende los tres métodos para obtener los datos con los que trabajará tu equipo: recogida propia mediante cuestionarios, solicitud formal a instituciones o búsqueda en portales de datos abiertos. - [Solicitud de datos](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/recopilacion-de-datos/solicitud-de-datos.md): Aprende a solicitar formalmente datos a instituciones públicas o privadas cuando existen pero no están disponibles de forma abierta. - [Elaboración de visualizaciones](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/visualizacion-de-datos/elaboracion-de-visualizaciones.md): Aprende el proceso completo para crear visualizaciones de datos claras y comunicativas con herramientas accesibles como Google Sheets y LibreOffice. - [Introducción a la visualización de datos](https://mintlify.wiki/WMCO-C0/DatosferaLab-Doc/visualizacion-de-datos/introduccion.md): Aprende por qué la visualización de datos es esencial para comunicar información y descubrir patrones, y cuándo usar cada tipo de gráfico. ## OpenAPI Specs - 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