Preparación de Datos e Ingeniería de Características para Machine Learning

Los datos brutos rara vez están listos para su uso inmediato en el entrenamiento. Aprender a refinar y estructurar conjuntos de datos es el paso más crítico en la construcción de sistemas de machine learning confiables que funcionen bien en el mundo real. Este curso lo guiará a través de los flujos de trabajo esenciales para garantizar que sus datos sean precisos, equilibrados y estructurados correctamente para prevenir errores comunes como el sesgo y el sobreajuste. Obtendrá una comprensión profunda de cómo la calidad de los datos impacta directamente el éxito del modelo y cómo automatizar estos procesos para lograr consistencia. Lo que aprenderá: - Comprender los fundamentos de la limpieza de datos y el manejo efectivo de valores faltantes. - Construir pipelines automatizados para agilizar flujos de trabajo complejos de transformación de datos. - Aplicar técnicas de balanceo de datos para gestionar conjuntos de datos sesgados o desproporcionados. - Prevenir la fuga de datos para garantizar que los modelos generalicen con precisión a nueva información. - Implementar la validación cruzada k-fold para una evaluación de rendimiento confiable y honesta. - Practicar el escalado de características y la codificación categórica para preparar variables para algoritmos modernos. El curso comienza con terminología fundamental y tipos de datos antes de pasar a técnicas prácticas de transformación y construcción de pipelines. A través de explicaciones escritas y fragmentos de código, aprenderá a navegar por todo el ciclo de vida de la preparación de datos. Este curso está diseñado para principiantes interesados en ciencia de datos y machine learning. No se requiere experiencia previa en entrenamiento de modelos. Comience a construir una base sólida en preparación de datos hoy mismo.