Objetivos de aprendizaje
- Medir nulos, duplicados y cardinalidad.
- Detectar fechas e importes sospechosos.
- Guardar un perfil legible.
Calcula filas, columnas, nulos, valores únicos, rangos y duplicados. Para cada campo define una expectativa: importe no negativo, fecha válida, identificador no vacío. El perfil es una evidencia de entrada que podrás comparar tras una limpieza.
Idea clave. Acción de la misión: Genera `reports/profile.json` y un resumen Markdown con tres anomalías y cómo las revisarías.
Cuidado. No borres anomalías automáticamente: una devolución o un importe negativo puede ser un hecho real.
Comprueba que funciona. Guarda una evidencia concreta: archivo, consulta, captura, log o test. Si no puedes enseñarla, la misión aún no está terminada.
Guardar y reabrir el proyecto.
Registra fecha, versión de herramientas, dataset usado y qué revisarías antes de pasar a datos reales.
Siguiente misión recomendada
Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Limpieza asistida por IA con verificación humana». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.