Скачать или смотреть Curso ML 2026 #8 | Limpieza, Escalamiento y Transformación de Datos

En este live vamos a centrarnos en una de las fases más importantes de cualquier proyecto de Machine Learning: la preparación de datos. Antes de entrenar un modelo, es fundamental entender cómo limpiar, transformar y estructurar la información para que el algoritmo pueda aprender correctamente y no genere resultados engañosos.

Veremos cómo manejar valores faltantes, cómo convertir variables categóricas en numéricas, cuándo y por qué escalar los datos, y qué hacer cuando las distribuciones no son ideales. También hablaremos de un principio clave: todo lo que se hace en entrenamiento debe poder reproducirse exactamente igual en validación y en producción.

Si quieres empezar a construir modelos más sólidos y profesionales, este live te va a dar la base correcta para hacerlo.

Material de apoyo: Leer los siguientes temas del capitulo 2 del libro Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch - Aurélien Géron

Prepare the Data for Machine Learning Algorithms
Clean the Data
Handling Text and Categorical Attributes
Feature Scaling and Transformation

Episodio Spotify de apoyo: EN DESARROLLO

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