Ingeniería de Características para Machine Learning

Los datos brutos rara vez están listos para su uso inmediato en machine learning, y el éxito de un modelo a menudo depende más de la calidad de sus características que de la complejidad de su arquitectura. Este curso proporciona un camino claro para que los principiantes comprendan cómo extraer, transformar y seleccionar los datos más impactantes para sus proyectos predictivos. Adquirirás las habilidades para cerrar la brecha entre los conjuntos de datos brutos y los modelos sofisticados. Al leer explicaciones detalladas y ejemplos de código prácticos, aprenderás a manejar datos estructurados y no estructurados, gestionar la consistencia de las características e implementar flujos de preprocesamiento modernos que escalan. * Comprender los principios fundamentales de la selección de características y la representación de datos. * Aplicar técnicas de transformación como escalado, normalización y codificación one-hot. * Practicar la creación de características cruzadas y la segmentación (bucketization) para capturar relaciones complejas de datos. * Implementar flujos de trabajo de ingeniería de características utilizando BigQuery ML y TensorFlow. * Crear capas de preprocesamiento reutilizables con Keras para un entrenamiento eficiente del modelo. * Explorar conceptos modernos de Feature Store para gestionar la consistencia de los datos en producción. * Aprender a identificar y manejar datos faltantes o valores atípicos para mantener la integridad del modelo. El curso comienza con la terminología esencial y los tipos de datos antes de progresar a técnicas de transformación prácticas y estrategias avanzadas de gestión de características. Está diseñado para principiantes en ciencia de datos y machine learning que desean construir modelos más precisos y robustos a través de una mejor preparación de datos. Comienza a construir mejores características para desbloquear todo el potencial de tus modelos de machine learning.