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  3. Preprocesamiento para el Aprendizaje Automático en Python
  • 1

    Introducción al Preprocesamiento de Datos

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    En este capítulo aprenderás qué significa exactamente preprocesar datos. Darás los primeros pasos en cualquier viaje de preprocesamiento, incluyendo la exploración de los tipos de datos y el tratamiento de los datos que faltan.

  • 2

    Normalización de datos

    Este capítulo trata sobre la normalización de los datos. A menudo, un modelo hará algunas suposiciones sobre la distribución o la escala de tus características. La normalización es una forma de hacer que tus datos se ajusten a estos supuestos y mejorar el rendimiento del algoritmo.

  • 3

    Ingeniería de caracteristicas (Feature engineering)

    En esta sección aprenderás sobre ingeniería de caracteristicas. Explorarás distintas formas de crear características nuevas y más útiles a partir de las que ya existen en tu conjunto de datos. Verás cómo codificar, agregar y extraer información de características numéricas y textuales.

  • 4

    Selección de características para el modelado

    Este capítulo repasa algunas técnicas diferentes para seleccionar las características más importantes de tu conjunto de datos. Aprenderás a eliminar características redundantes, a trabajar con vectores de texto y a reducir el número de características de tu conjunto de datos mediante el análisis de componentes principales (PCA).

  • 5

    Unirlo todo

    Ahora que has aprendido todo sobre el preprocesamiento, probarás estas técnicas en un conjunto de datos que registra información sobre avistamientos de UFO.

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