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Preprocesamiento de datos
El preprocesamiento es una tarea tan importante como la construcción del modelo y seguramente la que más tiempo nos llevará. Aquí aprenderás distintas técnicas de limpieza y preprocesamiento de los datos.
Cómo Manejar Datos Desbalanceados en Machine Learning
Aprende cómo manejar datos desbalanceados en Machine Learning. Descubre técnicas de sobremuestreo, submuestreo y su impacto en el rendimiento del modelo.
Data Mesh: Descentralizando la arquitectura de datos
Descubre Data Mesh, la arquitectura de datos descentralizada que empodera a los equipos de dominio. Aprende sobre sus beneficios, desafíos y casos de éxito.
Identificación e imputación de valores perdidos en Python
Dedicaremos esta nueva publicación a explicar cómo detectar, eliminar e imputar los valores perdidos en nuestros conjuntos de datos en Python mediante un ejemplo práctico.
Técnicas para codificar las variables categóricas (III): codificación target
Aprende con ejemplos prácticos el funcionamiento de la codificación target, que utiliza información sobre la variable objetivo.
Técnicas para codificar las variables categóricas (II): codificación binaria y hashing
Aprende la codificación binaria y hashing: dos métodos muy útiles en caso de que tengamos variables categóricas de alta cardinalidad.
Técnicas para codificar las variables categóricas (I): codificación ordinal y one-hot
Aprende con ejemplos el funcionamiento de los métodos más populares para codificar variables categóricas: la codificación ordinal y one-hot.
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