Limpieza y corrección de datos -- 2

@corpmember29

Hola: He revisado detenidamente sus requisitos para la limpieza y corrección de datos en conjuntos de datos tanto estructurados como no estructurados. Cuento con más de 10 años de experiencia en procesamiento de datos, Python (pandas), SQL, procesamiento OCR y garantía de calidad de datos; por ello, puedo asegurar una limpieza precisa, trazable y bien documentada de sus conjuntos de datos. Corregiré errores en datos estructurados (CSV, Excel, bases de datos) —incluyendo valores no válidos, formatos inconsistentes y entradas incorrectas— y también revisaré archivos no estructurados (imágenes, documentos) mediante OCR y técnicas de validación para mejorar la precisión de los metadatos siempre que sea posible. La entrega final incluirá los conjuntos de datos limpios, los archivos actualizados y un informe detallado con todas las correcciones, métodos y herramientas utilizados. ENTREGARÉ CONJUNTOS DE DATOS TOTALMENTE LIMPIOS, DOCUMENTACIÓN COMPLETA Y 2 AÑOS DE SOPORTE GRATUITO PARA CUALQUIER ACLARACIÓN O REVISIÓN. El trabajo seguirá un proceso riguroso y reproducible que garantice la transparencia y la integridad de los datos. Estoy listo para comenzar de inmediato y ofrecer resultados precisos y de alta calidad. Quedo a la espera de su respuesta favorable. Gracias.

@carlosd178

Hola, As a result of a detailed review of your project requirements, I fully understand the scope and expectations. Your need for structured data cleaning combined with OCR-processed documents and metadata correction is clear, especially ensuring traceability and consistency across both structured and unstructured datasets. I have experience handling similar data processing and cleansing tasks using Python (pandas), SQL, and Excel automation workflows. I will carefully identify and correct inconsistencies such as incorrect dates, mislabelled fields, duplicated entries, and OCR extraction errors in scanned documents. For unstructured files, I will also improve metadata accuracy and maintain a clear correction log for transparency. I will approach this by: • Using Python (pandas) for structured data validation and correction • Applying OCR review techniques where needed for scanned documents • Cross-checking datasets for consistency and accuracy • Delivering clean CSV/Excel outputs + a documented error report explaining all changes made I have a couple of quick questions: • Are there any specific validation rules or reference datasets to follow during cleaning? • Do you prefer a final consolidated dataset or separate cleaned outputs per file? I would be glad to discuss further details and am ready to start immediately. Looking forward to hearing from you. Best regards, Carlos.

@jcrbahia

La combinación de datos estructurados —CSV, Excel, bases de datos— con archivos no estructurados digitalizados requiere una estrategia de limpieza diferenciada para cada capa. - Para los conjuntos estructurados, aplico pandas y SQL: detección de duplicados, normalización de fechas y cadenas de texto, validación de rangos y corrección de valores atípicos, con trazabilidad completa de cada cambio mediante registros de auditoría. - Para los archivos no estructurados, uso pipelines OCR (Tesseract o equivalente) combinados con expresiones regulares y extracción asistida para corregir nombres, etiquetas y fechas mal reconocidas, actualizando metadatos donde sea posible. - El informe de cierre documenta cada tipo de error detectado, el criterio de corrección aplicado y los scripts utilizados, de modo que el proceso quede reproducible y auditable por terceros. Puedo entregar los conjuntos depurados, los archivos revisados y el informe completo en 7 días. La cifra cubre el alcance descrito; afinaremos el número en cuanto concretemos los detalles que aún faltan —volumen exacto de archivos, formatos específicos y nivel de transformación requerido. Si tienes 15 minutos para una llamada rápida, podemos aclarar esos puntos de entrada y arrancar sin demoras.

@cuyodigital

-Hola, revisé tu proyecto de limpieza y corrección de datos. Necesitas corregir errores en tablas y bases de datos (CSV, Excel, SQL) y también en imágenes y documentos digitalizados (metadatos, OCR), con informe detallado de errores detectados, criterios de corrección y herramientas utilizadas. Tengo 6+ años en limpieza de datos con Python pandas, SQL y OpenRefine, y más de 40 proyectos de corrección de datos mixtos completados. Puedes ver ejemplos en mi perfil: https://www.freelancer.com/u/cuyodigital. Entregables: datos estructurados depurados, archivos no estructurados revisados, informe de cambios. Tarifa por hora 12 USD. Dos preguntas: ¿Aproximadamente cuántos registros tienen las tablas y cuántos archivos no estructurados necesitan revisión? ¿Los documentos digitalizados requieren corrección OCR o solo limpieza de metadatos? Déjame saber tus respuestas. Puedo empezar de inmediato. Ricardo

@SalinaSof30

Hola, Cuento con más de 8 años de experiencia en limpieza de datos, ingeniería de datos y automatización utilizando Python, SQL y herramientas de validación de datos; puedo ayudarle a limpiar y corregir exhaustivamente conjuntos de datos tanto estructurados como no estructurados. **Enfoque:** Analizaré sus datos estructurados (CSV, Excel, bases de datos) para identificar y corregir inconsistencias, tales como registros duplicados, valores incorrectos, problemas de formato y entradas no válidas. Para los datos no estructurados (imágenes y documentos escaneados), aplicaré técnicas de OCR y validación para extraer y corregir metadatos, garantizando la coherencia entre los conjuntos de datos. Cada corrección será trazable y documentaré la lógica utilizada en cada transformación para asegurar la transparencia y la reproducibilidad. **Entregables:** • Conjuntos de datos estructurados limpios (CSV / Excel / exportación de BD) • Datos no estructurados procesados ​​y corregidos, con metadatos actualizados cuando corresponda • Informe detallado que explique los errores, las reglas de corrección y las herramientas utilizadas • Scripts reproducibles para futuras tareas de limpieza de datos Saludos cordiales, Salina

@miguelcen64

Hola, Entiendo que necesita un proceso cuidadoso de limpieza de datos tanto para archivos estructurados como Excel, CSV o bases de datos, como para fuentes no estructuradas como documentos escaneados, imágenes y texto generado por OCR. Puedo revisar los conjuntos de datos, identificar valores incorrectos, entradas duplicadas, fechas inconsistentes, nombres mal escritos, etiquetas incorrectas y errores de reconocimiento OCR. Para los datos estructurados, puedo limpiar y estandarizar los archivos utilizando Python pandas, Excel, SQL u OpenRefine, según el formato. Para los archivos no estructurados, puedo revisar el texto extraído, metadatos, etiquetas y errores visibles, y documentar claramente las correcciones realizadas. Me aseguraré de que el resultado final no solo esté limpio, sino también sea trazable, con un breve informe que muestre los problemas encontrados, los criterios de corrección utilizados y las herramientas o scripts aplicados. Tengo experiencia trabajando con Excel, Python, procesamiento de datos, scraping y flujos de limpieza estructurada, por lo que puedo manejar tanto la precisión como la documentación. Puedo comenzar revisando primero algunos archivos de muestra y luego limpiar todo el conjunto de datos de forma controlada y bien documentada.

@nxan

Que tal amigo, entiendo lo que ocupas hacer y puedo apoyarte. Entrego: Lo que me haz solicitado con especificaciones de cambios para que sepas que se hizo y como. Lo que necesito de ti, es toda la información en un drive de google al que me darás acceso via link Espero poder trabajar contigo. Quedo atento, saludos.

@rafaels170

Hi there, I can clean and correct both your structured data (CSV/Excel/DB) and unstructured files (images/documents) with a focus on accuracy, consistency, and traceability. I’ve handled similar data cleaning projects using Python (pandas), SQL, and OCR pipelines where both database errors and text recognition issues had to be fixed carefully. My approach would be to first profile your datasets to detect inconsistencies like wrong dates, mislabeled fields, duplicates, and OCR misreads. Then I’d apply controlled cleaning rules using reproducible scripts so every correction is traceable and can be audited later. For images and documents, I’d refine extracted text, update metadata where possible, and keep a log of all modifications. You’ll receive fully cleaned datasets plus a clear report explaining what was fixed, why it was changed, and the tools used, so the process stays transparent and reusable. Before I prepare a final estimate, may I confirm the approximate size of your datasets so I can plan the processing approach correctly?

@patricko098

BEFORE YOU HIRE ANYONE, GIVE ME 30 SECONDS TO SHOW YOU WHY I'M DIFFERENT. I recently completed a project similar to yours where I conducted a comprehensive data cleaning process, rectifying errors in various types of data sets leading to a significant improvement in data accuracy and quality. Relevantly, with extensive experience in Python pandas, SQL, and data cleaning tools, I am well-equipped to handle your project's requirements efficiently and accurately. Understanding your goals of error correction and data cleanliness, I will utilize my expertise to deliver meticulously cleaned structured and unstructured data sets along with a detailed error report and updated metadata. The difference between an average result and an exceptional one is usually decided before the work even begins. Regards, Patrick

@imranhaider2018

Hey Dear , I just read all your job description A to Z and noticed you need someone skilled in SPSS Statistics, Python, Data Cleansing, Excel, SQL, Data Entry, Data Processing and Data Analysis. That’s right up my alley. You can check my profile —I’m Software engineer working at large-scale apps as a lead developer with U.S. and European teams. I’ve handled several projects using these exact tools and technologies. Before we proceed, I’d like to clarify a few things: Are these all the project requirements or is there more to it? Do you already have any work done, or will this start from scratch? What’s your preferred deadline for completion? Why Work With Me? 1) Over 150 successful projects completed. 2) I have not received a single bad feedback since the last 3-4 years. 3) You will find 5 star feedback on the last 100+ major projects which shows my clients are happy with my work. 4) Long-term track record of happy clients and repeat work. I prioritize quality, deadlines, and clear communication. Availability: 9am – 9pm Eastern Time (Full-time freelancer) I can share recent examples of similar projects in chat. Let’s connect and discuss your vision in detail. Kind Regards, Imran Haider

@hugog17

Role: Data Cleaning / Python & SQL Specialist Contract company name: Globant Work Experience: Cleaned structured datasets and digitized documents using Python pandas, SQL, Excel validation, OCR review, and correction logs. ⭐ Hi there ! Your mixed data needs careful cleaning across tables, databases, scanned documents, and images, with every correction traceable. At Globant, I worked on data cleansing tasks involving Excel, CSV, SQL datasets, and OCR-based documents. In one project, I corrected 12,000+ records, fixed date/name mismatches, removed duplicates, and delivered a clean change report for review. I can clean structured files using Python pandas, SQL, Excel rules, and manual validation where needed. For scanned or unstructured files, I can review OCR results, correct labels, names, dates, and prepare a clear correction log so you know what was changed and why. Budget: $10/hour. Could you share the file types first, Excel/CSV/database/images/PDF, and the approximate number of records?

@amadorjay

Hi there, Cleaning mixed data sets can be tricky, especially when dealing with both structured tables and unstructured documents. The goal here is to ensure accuracy and consistency across all formats. Using Python's pandas and SQL for structured data will efficiently correct input errors and standardize values. For the unstructured files, OpenRefine or OCR tools will help in recognizing and correcting mislabels or dates. The deliverables will include: - Cleaned structured data in your preferred format (CSV, Excel, or database) - Reviewed unstructured files with updated metadata and a change log - A brief report summarizing detected errors, correction criteria, and tools used I can complete this within a week, ensuring attention to detail and clear documentation throughout the process. If you're interested in discussing this further, I'm always ready to talk.

@agustingonzalog

Hola, puedo ayudarte con la limpieza y corrección de datos. Enfoque: • Proceso meticuloso y documentado • Corrección de errores en tablas, bases de datos, imágenes y documentos digitalizados Tecnologías: • Python (pandas), SQL, Excel, OpenRefine, herramientas de OCR Extras: • Versión depurada de cada set estructurado (CSV, Excel o base de datos) • Archivos no estructurados revisados con metadatos actualizados o registro de cambios • Informe breve con errores detectados, criterio de corrección y herramientas/scripts usados Plazo: • 2–4 días Objetivo: Entregarte datos completamente limpios y trazables, sin complicaciones. Listo para empezar. Agustin

@SantiagoJoaquin7

Hola, ¿cómo estás? He revisado tu proyecto y puedo ayudarte a realizar una limpieza exhaustiva y documentada tanto de los datos estructurados como de los documentos e información digitalizada, garantizando precisión, consistencia y trazabilidad en todo el proceso. Puedo encargarme de identificar y corregir errores en registros, fechas, nombres, etiquetas, valores inconsistentes, duplicados y otros problemas de calidad de datos, trabajando sobre archivos Excel, CSV, bases de datos y documentación digitalizada según sea necesario. Mi enfoque será aplicar criterios claros de validación, documentar las correcciones realizadas y entregar conjuntos de datos depurados, organizados y listos para su utilización. Además, proporcionaré un informe resumido con los errores detectados, las acciones implementadas y la metodología utilizada durante el proceso. Tengo experiencia trabajando con Excel, SQL, Python (Pandas), análisis y transformación de datos, limpieza de información y documentación de procesos orientados a garantizar la calidad y confiabilidad de los datos. Estoy disponible para comenzar de inmediato. Antes de avanzar, me gustaría conocer algunos detalles: • ¿Cuál es el volumen aproximado de registros y archivos a procesar? • ¿Los documentos digitalizados ya cuentan con OCR o será necesario realizar extracción de texto? Quedo atento para conversar los detalles del proyecto.

@spitalefranco

Hola, puedo ayudarte con la limpieza y corrección de tus datos estructurados y documentos digitalizados. Tengo experiencia trabajando con Excel, CSV, bases de datos, Python/pandas y revisión manual cuando hace falta validar nombres, fechas, etiquetas o errores de OCR. Mi enfoque sería: 1. Revisar una muestra inicial para identificar tipos de errores. 2. Limpiar y normalizar tablas, CSV, Excel o bases de datos. 3. Revisar archivos no estructurados y documentar los cambios aplicados. 4. Entregar los archivos depurados junto con un informe breve y claro sobre errores detectados, criterios de corrección y herramientas utilizadas. Puedo trabajar por etapas para que revises avances antes de continuar con todo el volumen. Para estimar correctamente las horas, ¿podrías indicarme el volumen aproximado de información a revisar? Por ejemplo: cantidad de archivos, formatos disponibles (Excel, CSV, base de datos, PDF, imágenes) y si existe alguna fuente de referencia para validar nombres, fechas o etiquetas. También quisiera saber si los documentos digitalizados ya tienen texto extraído por OCR o si necesitan extracción y corrección desde imagen/PDF. Estoy disponible para comenzar.