Curso de machine learning 2026 - Curso ML 2026 #12 | Pipeline en Scikit-Learn explicado desde cero

En este live vas a aprender a construir pipelines profesionales en Machine Learning usando Scikit-Learn, organizando todo tu flujo de datos de forma correcta, escalable y sin errores. Vamos a pasar de scripts desordenados a pipelines reales como los que se usan en producción. En este live aprenderás: Qué es un Pipeline en Scikit-Learn y por qué es clave en ML Cómo encadenar transformaciones correctamente (imputación, escalado, etc.) Diferencia entre Pipeline y make_pipeline Cómo funciona fit(), transform() y fit_transform() dentro de un pipeline Cómo trabajar con datos numéricos y categóricos de forma profesional Uso de ColumnTransformer para aplicar transformaciones por tipo de dato Cómo automatizar selección de columnas con make_column_selector Creación de pipelines avanzados con nuevas features (ratios, log, clustering) Cómo preparar datos listos para modelos de Machine Learning 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 - Transformation Pipelines 🔗 Suscripciones 👉 https://www.youtube.com/channel/UCpqqJGMaVEmyinn1J-DhnYg/join 💬 Discord 👉 https://discord.com/users/pildorasdeprogramacion 📸 Instagram 👉 https://www.instagram.com/pildoras_de_programacion/ 🎵 TikTok 👉 https://www.tiktok.com/@pil_programacion?lang=en 📘 Facebook 👉 https://www.facebook.com/pilprogramacion 📺 YouTube 👉 https://www.youtube.com/@pildorasdeprogramacion 🔔 ¡Suscríbete y activa la campanita para no perderte futuros lives! 🔴 ¡Nos vemos en el live! 🚀🐳