Aprende a preparar datos en bruto para el aprendizaje automático dominando técnicas clave de transformación de datos. Esta lección cubre pasos esenciales como el manejo de valores faltantes, normalización de características, estandarización y codificación de variables categóricas. Verás ejemplos prácticos utilizando el conjunto de datos del Titanic, asegurando que tus datos estén listos para un modelado preciso y eficiente.
Sigue mientras demostramos métodos prácticos para escalar y codificar características, construir pipelines de preprocesamiento y dividir datos para entrenamiento y prueba. Al final, comprenderás la importancia de datos limpios y bien transformados y podrás aplicar estas habilidades a tus propios proyectos.
00:00 Introducción a la Transformación de Datos
00:18 Configuración de un Entorno Limpio
00:46 ¿Qué es la Transformación de Datos?
01:51 Cargando y Explorando el Conjunto de Datos del Titanic
02:55 ¿Por qué Transformar Características?
03:21 Identificación y Manejo de Valores Faltantes
04:47 Normalización vs Estandarización Explicado
05:18 Selección de Columnas para Escalado
06:06 Aplicando Normalización a las Características
07:12 Estandarizando Datos Numéricos
08:13 Codificando Columnas de Texto
08:29 Ejemplo de Codificación de Etiquetas
09:40 Ejemplo de Codificación One Hot
10:36 Automatizando el Preprocesamiento con Pipelines
13:08 Importancia del Escalado de Características
13:35 Mini Proyecto: Flujo de Trabajo Completo de Preprocesamiento
15:22 Práctica de Normalización Manual
16:24 Demostración de Normalización de Entrada del Usuario
17:32 Consejos para el Escalado de Características
18:00 Identificación de Columnas para Codificación
18:45 Resumen y Conclusiones Clave
19:13 Próximos Pasos y Llamado a la Acción
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