Introducción a los datos para el aprendizaje automático
La eficacia de los modelos de aprendizaje automático procede de los datos que se usan para entrenarlos. A través del contenido y los ejercicios, exploraremos cómo comprender los datos, cómo codificarlos para que el equipo pueda interpretarlos correctamente, cómo limpiar cualquier error y veremos sugerencias que le ayudarán a crear modelos de alto rendimiento.
Objetivos de aprendizaje
En este módulo, aprenderá a:
- Visualización de conjuntos de datos grandes con análisis exploratorio de los datos (EDA)
- Limpiar los errores de un conjunto de datos
- Predecir valores desconocidos mediante datos numéricos y categóricos
Requisitos previos
Estar familiarizado con los conceptos del aprendizaje automático (como los modelos y el coste) resulta útil, pero no es fundamental