El preprocesamiento de datos es un paso vital en cualquier flujo de trabajo de aprendizaje automático. En este tutorial, te guiaremos a través de los pasos esenciales para limpiar, transformar y preprocesar datos para asegurar que tus modelos de aprendizaje automático sean precisos y confiables.
Lo que aprenderás en este video:
✔️ La importancia del preprocesamiento de datos en el aprendizaje automático
✔️ Manejo de datos faltantes e inconsistentes
✔️ Técnicas para la transformación y manipulación de datos
✔️ Consejos de limpieza de datos para mejorar el rendimiento del modelo
✔️ Ejemplos del mundo real para preparar conjuntos de datos para el aprendizaje automático
💡 Ya seas un principiante o un científico de datos avanzado, este video te ayudará a construir tuberías robustas para conjuntos de datos más limpios y de alta calidad.
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Capítulos:
00:00:00 ¿Qué es el Preprocesamiento de Datos?
00:30:27 Pasos en el Preprocesamiento de Datos
00:37:49 ¿Qué son los Valores Atípicos?
01:00:13 Tipos de Valores Atípicos
01:10:01 ¿Cómo Identificar Valores Atípicos?
01:23:25 Métodos de Z-score para Valores Atípicos
01:29:30 Manejo de Valores Atípicos
01:34:23 Valores Atípicos, Palabras Finales
01:39:04 Eliminación de Valores Atípicos en Ejemplo de Conjunto de Datos
01:55:29 Rol de los Valores Faltantes
02:12:03 Imputación de Valores Faltantes Métodos Básicos a Avanzados
03:07:04 Escalado y Normalización de Datos
03:28:46 Escalado de Características
03:27:48 Consejos sobre Escalado de Características
03:40:40 Escalado de Datos y Preprocesamiento en Python
03:59:20 Transformación de Datos en Python
04:04:16 Normalización de Datos en Python
04:15:22 Tipos de Escaladores Más Usados
04:16:06 ¿Qué es la Codificación de Características?
04:29:11 ¿Por qué se necesita la codificación de características?
04:41:55 Codificación de Características en Python