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Este ejercicio forma parte del curso
Familiarízate con los datos faltantes y cómo impactan en tu análisis. Aprende distintas operaciones con valores nulos en tu conjunto de datos, cómo encontrar datos faltantes y cómo resumir la ausencia de datos.
Analizar el tipo de ausencia de datos en tu conjunto de datos es un paso clave para tratar los valores faltantes. En este capítulo, aprenderás en detalle a identificar patrones en tus datos presentes y ausentes, y a tratar adecuadamente la ausencia usando técnicas sencillas como la eliminación por lista (listwise deletion).
¡Adéntrate en el mundo de la imputación de datos! En este capítulo, aplicarás técnicas básicas de imputación para rellenar datos faltantes y visualizarás tus imputaciones para poder evaluar su rendimiento.
Por último, ve más allá de las técnicas simples y saca el máximo partido a tu conjunto de datos usando técnicas avanzadas de imputación basadas en modelos de Machine Learning, para imputar y evaluar con precisión tus datos faltantes. Utilizarás métodos como KNN y MICE para aprovechar al máximo tus datos faltantes.
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