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Hacer analisis de datos para machine learning es super especifico pero muy importante para tener datos de calidad y en cantidad. Estos datos son la base del entrenamiento de nuestros modelos y también cuando queremos hace predicciones tenemos que asegurarnos que los datos estan en un formato correcto para que el modelo lo pueda comprender. Este es el episodio #2.09 del Podcast de Charlas Técnicas de AWS. Y hablamos de todas los procesos que le tenemos que hacer a nuestros datos para poder usarlos en modelos de machine learning. Hablamos de herramientas de open source y de AWS. 00:00 - Introducción y recap del episodio anterior 02:14 - Ciencia de datos para machine learning 07:05 - Como sabemos cuantos datos y su calidad? 09:15 - Herramientas para data wrangling Open source 13:30 - Herramientas para data wrangling de AWS 20:27 - Transformaciones sobre binarios 24/24 25:10 - Transformaciones para ML 35:10 - Sagemaker Data Wrangler 39:05 - Etiquetar la información 48:58 - Features store 54:53 - Datos justos y sin sesgo 01:01:35 - En el proximo episodio 🔗 Links mencionados en este episodio: - Encontrá a Javier Ramirez en las redes: https://twitter.com/supercoco9 - Link a Innovate - https://aws.amazon.com/events/aws-innovate/machine-learning/ - Episodio anterior donde hablamos de Machine learning: https://youtu.be/ej21aS52Nak ⭐ SUSCRIBITE A ESTE CANAL: https://bit.ly/aws-esp-yt ⭐ COMPARTÍ ESTE EPISODIO: https://youtu.be/62s0OxI8SZw ✉️ Si quieren escribirnos pueden hacerlo a este correo: [email protected] Si tenés alguna consulta o querés que tratemos algún tema en particular dejanoslo en la cajita de comentarios. ☆☆ NUESTRAS REDES SOCIALES ☆☆ 🐦 Marcia Twitter: https://twitter.com/mavi888uy 📷 Marcia Instagram: https://www.instagram.com/foobar_codes/ 🐦 Isabel Twitter: https://twitter.com/isahuerga #foobar #AWSenEspañol ☆☆ SOBRE EL CANAL DE YOUTUBE DE MARCIA Y LA NUBE ☆☆ En este canal podras aprender sobre AWS (Amazon Web Services en Español). Podes encontrar cada dos semanas los nuevos episodios del podcast y también mucho contenido sobre AWS. Este no es un canal oficial de AWS y todas las opiniones y el contenido del canal son las posturas personales del autor y no de AWS
