Preprocesamiento y Ingeniería de Características para Principiantes

Los datos brutos rara vez están listos para el análisis o el aprendizaje automático, ya que a menudo contienen lagunas, inconsistencias y errores. Dominar el preprocesamiento de datos es el primer paso crucial para garantizar que sus modelos de datos produzcan resultados precisos y confiables. Este curso lo guía desde la recopilación de datos brutos hasta conjuntos de datos limpios y listos para modelos. Comprenderá cómo estructurar variables, manejar anomalías e ingeniar características que mejoren el rendimiento del modelo. Lo que aprenderás: - Comprender los tipos de datos fundamentales y los métodos de recopilación éticos - Limpiar conjuntos de datos identificando y tratando valores faltantes y valores atípicos - Transformar variables utilizando técnicas de escalado, normalización y codificación - Crear nuevas características para extraer el máximo poder predictivo de los datos brutos - Analizar las relaciones entre variables mediante comprobaciones de correlación - Aplicar flujos de trabajo modernos de preparación de datos tanto a datos de texto numéricos como categóricos El curso comienza con definiciones básicas y ética de recopilación de datos antes de pasar a la limpieza de datos práctica, transformación y técnicas de ingeniería de características. Leerá explicaciones claras, desgloses conceptuales y ejemplos prácticos basados en código. Este curso está diseñado completamente para principiantes, y no se requiere experiencia previa en ciencia de datos para comenzar. Comience a construir una base sólida en la preparación de datos hoy mismo.