Preparación de Datos para Machine Learning en Python

Los datos brutos casi nunca están listos para los algoritmos de machine learning. Para construir modelos que ofrezcan predicciones precisas y confiables, primero debes dominar el arte de la limpieza de datos y la ingeniería de características. Este curso basado en texto te guía desde conjuntos de datos brutos y desordenados hasta entradas limpias y optimizadas listas para pipelines de machine learning. Adquirirás las habilidades prácticas necesarias para manejar con confianza los desafíos de datos del mundo real utilizando Python y sus bibliotecas de datos estándar. Lo que aprenderás: 1. Comprender los conceptos fundamentales de preparación de datos, terminología y el pipeline de preprocesamiento. 2. Limpiar conjuntos de datos desordenados manejando valores faltantes, duplicados y valores atípicos utilizando convenciones modernas de pandas. 3. Transformar variables categóricas y escalar características numéricas para un rendimiento óptimo del modelo. 4. Diseñar nuevas características para exponer patrones ocultos y mejorar el poder predictivo. 5. Dividir conjuntos de datos correctamente para prevenir fugas de datos y garantizar una evaluación robusta del modelo. 6. Practicar la escritura de código Python limpio y legible con sugerencias de tipo modernas para pipelines de datos. Comenzarás con la terminología central y los conceptos fundamentales de la calidad de los datos antes de avanzar paso a paso a través de técnicas prácticas de limpieza, transformación e ingeniería de datos. A través de explicaciones escritas y fragmentos de código realistas, construirás un flujo de trabajo sólido para preparar datos de alta calidad. Este curso está diseñado para principiantes en ciencia de datos y machine learning que tengan una familiaridad básica con Python. No se requiere experiencia previa en preprocesamiento de datos. Comienza a dominar el crucial primer paso del flujo de trabajo de machine learning hoy mismo.