Conecta la preparación de datos con proyectos predictivos y una evaluación cuidadosa.
Los ejemplos conectan preparación de datos, clasificación, agrupamiento y pronóstico temporal. Las actividades tratan la definición del objetivo, las fugas de datos, las referencias y los límites de generalización. Utiliza datos públicos o sintéticos y documenta incertidumbre y reproducibilidad.
Crear un plan de preparación con valores ausentes, codificación, objetivo y separación de datos. Explicar las diferencias entre clasificación, agrupamiento y pronóstico temporal. Comparar resultados con una referencia e indicar pruebas necesarias antes de transferirlos.
Es útil conocer los fundamentos de Python, tablas y aprendizaje automático. Las actividades también pueden hacerse por escrito. Usa datos públicos o sintéticos, nunca personales, y no bases decisiones importantes en un ejercicio.
Personas con conocimientos básicos que quieren desarrollar habilidades prácticas e independientes
Quienes aprenden mejor con ejemplos, lecciones guiadas y práctica
Profesionales, creadores y desarrolladores independientes que buscan un flujo de trabajo repetible
La lección 1 es gratis
4 lecciones · Intermedio · Curso completo.
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