Curso de machine learning 2026 - Curso ML 2026 #8 | Limpieza 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 evitar resultados engañosos. Veremos cómo manejar valores faltantes, cómo convertir variables categóricas en variables numéricas, y qué hacer cuando las distribuciones de los datos no son ideales. También hablaremos de un principio clave en Machine Learning: todo lo que se hace durante el entrenamiento debe poder reproducirse exactamente igual en validación y en producción. Si estás aprendiendo Machine Learning, Data Science o Python para análisis de datos, este live te ayudará a entender cómo preparar correctamente los datos antes de entrenar un modelo, uno de los pasos más importantes para construir modelos más sólidos y profesionales. 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 🔗 Suscripciones 👉 https://www.youtube.com/cha.../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! 🚀🐳