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oeg-upm · Mar 21, 2024 · f00d0ec · f00d0ec
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diff --git a/docs/notebooks/aemet_qa.ipynb b/docs/notebooks/aemet_qa.ipynb
@@ -15,9 +15,9 @@
     "# Análisis de calidad\n",
     "Este cuaderno analiza la calidad del dataset proveniente de la fuente de datos de la Agencia Estatal de Meteorología ([AEMET](https://www.aemet.es/es/portada)). La calidad del mismo se validará teniendo en cuenta los siguientes aspectos:\n",
     "* Análisis de las variables\n",
-    "* Tipos de datos\n",
-    "* Valores perdidos\n",
-    "* Correlaciones entre variables\n",
+    "* Conversiones de tipos de datos\n",
+    "* Checks de calidad del dato\n",
+    "* Análisis Exploratorio de los datos (EDA)\n",
     "\n",
     "La **calidad del dato** se refiere a la medida en que los datos son adecuados para su uso, por lo que es esencial para garantizar la confiabilidad y utilidad de los datos en diversas aplicaciones y contextos. Así, en este notebook se evaluarán también las cinco dimensiones de la calidad del dato:\n",
     "1. **Unicidad**: Ausencia de duplicados o registros repetidos en un conjunto de datos. Los datos son únicos cuando cada registro o entidad en el conjunto de datos es único y no hay duplicados presentes.\n",

diff --git a/docs/notebooks/emt_qa.ipynb b/docs/notebooks/emt_qa.ipynb
@@ -15,9 +15,9 @@
     "# Análisis de calidad\n",
     "Este cuaderno analiza la calidad del dataset proveniente de la fuente de datos de la Empresa Municipal de Transportes de Madrid ([EMT](https://www.emtmadrid.es/Home)). La calidad del mismo se validará teniendo en cuenta los siguientes aspectos:\n",
     "* Análisis de las variables\n",
-    "* Tipos de datos\n",
-    "* Valores perdidos\n",
-    "* Correlaciones entre variables\n",
+    "* Conversiones de tipos de datos\n",
+    "* Checks de calidad del dato\n",
+    "* Análisis Exploratorio de los datos (EDA)\n",
     "\n",
     "La **calidad del dato** se refiere a la medida en que los datos son adecuados para su uso, por lo que es esencial para garantizar la confiabilidad y utilidad de los datos en diversas aplicaciones y contextos. Así, en este notebook se evaluarán también las cinco dimensiones de la calidad del dato:\n",
     "1. **Unicidad**: Ausencia de duplicados o registros repetidos en un conjunto de datos. Los datos son únicos cuando cada registro o entidad en el conjunto de datos es único y no hay duplicados presentes.\n",

diff --git a/docs/notebooks/informo_qa.ipynb b/docs/notebooks/informo_qa.ipynb
@@ -15,9 +15,9 @@
     "# Análisis de calidad\n",
     "Este cuaderno analiza la calidad del dataset proveniente de la fuente de datos de Información de Movilidad de Madrid ([Informo](https://informo.madrid.es/informo/tmadrid)). La calidad del mismo se validará teniendo en cuenta los siguientes aspectos:\n",
     "* Análisis de las variables\n",
-    "* Tipos de datos\n",
-    "* Valores perdidos\n",
-    "* Correlaciones entre variables\n",
+    "* Conversiones de tipos de datos\n",
+    "* Checks de calidad del dato\n",
+    "* Análisis Exploratorio de los datos (EDA)\n",
     "\n",
     "La **calidad del dato** se refiere a la medida en que los datos son adecuados para su uso, por lo que es esencial para garantizar la confiabilidad y utilidad de los datos en diversas aplicaciones y contextos. Así, en este notebook se evaluarán también las cinco dimensiones de la calidad del dato:\n",
     "1. **Unicidad**: Ausencia de duplicados o registros repetidos en un conjunto de datos. Los datos son únicos cuando cada registro o entidad en el conjunto de datos es único y no hay duplicados presentes.\n",