Análisis de datos exploratorios y preparación de datos para aprendizaje automático

Antes de construir cualquier modelo de aprendizaje automático, debe comprender, limpiar y preparar sus datos.Este curso basado en texto lo guía a través del proceso esencial de transformar conjuntos de datos sin procesar y desordenados en entradas de alta calidad para el modelado predictivo. Avanzará desde la comprensión de los conceptos de datos básicos hasta la realización de la preparación de datos avanzada.Aprenderá a extraer datos de varias fuentes, manejar valores faltantes, diseñar características poderosas y ejecutar análisis estadísticos preliminares para descubrir patrones ocultos. Lo que aprenderás: - Comprenda los conceptos fundamentales de calidad de datos, los tipos de datos y la canalización de aprendizaje automático. - Recuperar conjuntos de datos de diversas fuentes, incluidas las bases de datos SQL y los sistemas NoSQL modernos. - Limpiar datos desordenados manejando valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias de formato. - Aplicar técnicas de ingeniería de características como escalado, codificación de variables categóricas y transformaciones matemáticas. - Practique la validación de datos moderna utilizando comprobaciones de esquema para garantizar la confiabilidad de la canalización de datos. - Realizar análisis exploratorios de datos utilizando resúmenes estadísticos y matrices de correlación para generar hipótesis. El curso comienza con definiciones básicas y principios de calidad de datos antes de pasar a la manipulación de datos prácticos y la ingeniería de características.Leerá explicaciones claras, analizará fragmentos prácticos de código Python y completará ejercicios escritos diseñados para reforzar su aprendizaje. Este curso está diseñado para principiantes que buscan ingresar a la ciencia de datos y el aprendizaje automático, sin requisitos previos avanzados. Comience a dominar las habilidades críticas de preparación de datos que hacen que los modelos de aprendizaje automático tengan éxito.