Adatar Learning
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Programa: Introducción a la Ciencia de Datos con Python
Curso: Introducción al Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Exploración y preparación de datos para Machine Learning
book 13 lecciones
book 81 minutos para completar
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 Este tópico te guía a través del proceso esencial de entender tus datos mediante el Análisis Exploratorio (EDA) y luego aplicar las técnicas fundamentales de limpieza, transformación y preparación para que estén listos para alimentar tus modelos de Machine Learning. Cubriremos desde la visualización inicial y el cálculo de estadísticas hasta el manejo de datos faltantes, outliers, escalado, transformaciones de distribución, codificación y más. ¡La calidad de tus datos define la calidad de tus modelos!
🔑 ¡Explorando tu mundo! Análisis Exploratorio de Datos (EDA) 🕵️‍♀️📊
🔑 La división sagrada: train-test split para una evaluación honesta
🔑 Limpieza de datos: Tratamiento de valores faltantes
¡Cuidado con los extremos! Detección y manejo de outliers
🔑 Escalado de características: ¿Normalizar o Estandarizar? ⚖️
Más allá del escalado: Transformaciones de potencia y logarítmicas
🔑 Codificación de variables categóricas: One-Hot vs. Label Encoding
Correlación y multicolinealidad: Midiendo relaciones lineales
El arte de la ingeniería de características: Creando valor desde los datos
Selección de características: Menos es (a veces) más
🔑 Automatizando el flujo: Pipelines de Scikit-learn 🚀
💡 Integración manual: Preparando datos de clientes paso a paso 🚶‍♂️🚶‍♀️
Integración con Pipelines: Preparando datos de clientes eficientemente 🚀
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Más allá del escalado: Transformaciones de potencia y logarítmicas
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