Los científicos de datos pasan el 80% de su tiempo limpiando datos — no construyendo modelos. En este episodio, recorremos la pipeline completa de preparación de datos: valores faltantes, duplicados, 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 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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