Los científicos de datos pasan el 80% de su tiempo limpiando datos, no construyendo modelos. En este episodio, recorremos todo el pipeline de preparación de datos: valores faltantes, duplicados, valores atípicos, codificación, normalización, división de entrenamiento/prueba y fuga de datos, con una lista de verificación práctica que puedes usar en cualquier proyecto de ML.
En este episodio:
→ Cómo se ve realmente un conjunto de datos desordenado del mundo real (demostración en vivo)
→ Los tres tipos de faltantes — MCAR, MAR, MNAR — y cómo manejar cada uno
→ Manejo de duplicados, ruido y valores atípicos — cuándo eliminar y cuándo conservar
→ Codificación de variables categóricas — ordinal, one-hot y codificación de objetivo
→ Normalización vs. estandarización — cuándo aplica cada una
→ Divisiones de entrenamiento / validación / prueba — por qué tres conjuntos, no dos
→ Fuga de datos — el asesino silencioso de los proyectos de ML
→ Una lista de verificación de preparación de datos en 8 pasos
Este es el Episodio 8 de Master AI & Machine Learning — Módulo 2: Esenciales de Datos.
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📋 LISTA DE REPRODUCCIÓN DEL CURSO COMPLETO
⬅ Ep 07 — Tipos de Datos Explicados
➡ Ep 09 — Sesgo en los Datos
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Serie de Pensamientos · Presentado por TechnovativeAI
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En este tutorial de ciencia de datos, exploramos la importancia de dedicar una parte significativa de tu tiempo al flujo de trabajo en ciencia de datos, específicamente al análisis de datos, limpieza de datos y transformación de datos. Una preparación de datos efectiva y un preprocesamiento de datos son pasos cruciales en cualquier proyecto de machine learning o deep learning, ya que pueden determinar la precisión del entrenamiento de tu modelo. Un pipeline de IA bien estructurado o pipeline de ML, que incluya pipeline ETL, ingeniería de características y manipulación de datos, puede mejorar significativamente la eficiencia de tu flujo de trabajo en ciencia de datos. Al enfocarte en estas áreas, puedes dominar IA y ML, y desarrollar un flujo de trabajo en ciencia de datos robusto que produzca resultados de alta calidad. Aprende a optimizar tu flujo de trabajo en ciencia de datos y descubre por qué el 80% de tu tiempo debería dedicarse a estas tareas críticas, utilizando herramientas como bibliotecas de datos en Python para agilizar tu proceso y mejorar tus habilidades generales en ciencia de datos.
0:00 La Realidad del 80% en la Preparación de Datos
1:32 Estrategias para Manejar Valores Faltantes
2:21 Manejo de Duplicados y Valores Atípicos
6:15 La Lista de Verificación de Datos del Practicante