Procesamiento Previo de Datos

Procesamiento Previo de Datos

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1. Introducción Breve

¿Diferentes tipos de datos? ¿Cómo trabajar con ellos? Si tienes los ojos bien abiertos, no te preocupes, vamos a empezar con una breve descripción de la librería pandas y aprender cómo trabajar con ella en el futuro.

Métodos de Procesamiento de Datos

Conjunto de datos: Prueba y Entrenamiento

Eliminando un Dato "Extra"

Cambio del Tipo de Datos

2. Procesamiento de Datos Cuantitativos

Este capítulo trata en detalle cómo trabajar con datos cuantitativos, con qué métodos se procesan, en qué se diferencian el escalado y la normalización de los datos, y mucho más.

Escalado de Datos

Escalado de Datos vs Normalización de Datos

Eliminación de Valores Atípicos

Eliminando Valores Faltantes

Aumento de Datos: Datos Sintéticos

3. Procesamiento de Datos Categóricos

¿Son los datos categóricos tan sencillos como cree? Averigüe cuál es la complejidad de procesarlos y trabajar con ellos.

Métodos para Codificar los Datos Categóricos

Codificación One-Hot

Codificación Ordinal

Codificación de Etiquetas de la Variable Objetivo

4. Procesamiento de Datos de Series Temporales

El tratamiento de datos de series temporales es el proceso de manipulación, análisis y preparación de datos que se presentan como una secuencia de valores ordenados temporalmente. Descubra qué pasos incluye en esta sección.

Conversión de Tipos de Datos

Limpieza de Datos

Estacionariedad

Reducción de Ruido

División de Entrenamiento/Prueba y Validación Cruzada

5. Ingeniería de Características

¿Sabía que puede extraer aún más valores de sus datos y crear características más informativas? En esta sección, aprenderá a trabajar con la ingeniería de características.

Idea de Técnica

Extracción de Características de Texto

Extracción de Características de Imágenes

Extracción de Características de Series Temporales

6. Avanzando a Tareas

Ha llegado al final de este curso. Pongamos a prueba tus conocimientos. Tienes 3 tareas para resolver.

Contenido del Curso

Procesamiento Previo de Datos

Procesamiento Previo de Datos

1. Introducción Breve

Tipos de Datos Métodos de Procesamiento de Datos Conjunto de datos: Prueba y Entrenamiento Eliminando un Dato "Extra"Cambio del Tipo de Datos

2. Procesamiento de Datos Cuantitativos

Escalado de Datos Escalado de Datos vs Normalización de Datos Eliminación de Valores Atípicos Eliminando Valores Faltantes Aumento de Datos: Datos Sintéticos

3. Procesamiento de Datos Categóricos

Métodos para Codificar los Datos Categóricos Codificación One-Hot Codificación Ordinal Codificación de Etiquetas de la Variable Objetivo Reto

4. Procesamiento de Datos de Series Temporales

Conversión de Tipos de Datos Limpieza de Datos Estacionariedad Reducción de Ruido División de Entrenamiento/Prueba y Validación Cruzada Reto

5. Ingeniería de Características

Idea de Técnica Realización Extracción de Características de Texto Extracción de Características de Imágenes Extracción de Características de Series Temporales Desafío

6. Avanzando a Tareas

Desafío 1 Desafío 2 Desafío 3

Reto

Tarea

Ahora que ya sabe cómo trabajar con datos de series temporales, se enfrenta a la tarea de procesarlos:

Convierta el tipo de datos de la columna de str 'Mes' a datetime.
Rellenar los valores NaN utilizando el método de interpolación.
1. Utilizar el método de la media móvil para eliminar el ruido de los datos.

Tarea

Ahora que ya sabe cómo trabajar con datos de series temporales, se enfrenta a la tarea de procesarlos:

Convierta el tipo de datos de la columna de str 'Mes' a datetime.
Rellenar los valores NaN utilizando el método de interpolación.
1. Utilizar el método de la media móvil para eliminar el ruido de los datos.

Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones

¿Todo estuvo claro?

Sección 4. Capítulo 6

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Reto

Tarea

Ahora que ya sabe cómo trabajar con datos de series temporales, se enfrenta a la tarea de procesarlos:

Convierta el tipo de datos de la columna de str 'Mes' a datetime.
Rellenar los valores NaN utilizando el método de interpolación.
1. Utilizar el método de la media móvil para eliminar el ruido de los datos.

Tarea

Ahora que ya sabe cómo trabajar con datos de series temporales, se enfrenta a la tarea de procesarlos:

Convierta el tipo de datos de la columna de str 'Mes' a datetime.
Rellenar los valores NaN utilizando el método de interpolación.
1. Utilizar el método de la media móvil para eliminar el ruido de los datos.

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Sección 4. Capítulo 6

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Reto

Tarea

Ahora que ya sabe cómo trabajar con datos de series temporales, se enfrenta a la tarea de procesarlos:

Convierta el tipo de datos de la columna de str 'Mes' a datetime.
Rellenar los valores NaN utilizando el método de interpolación.
1. Utilizar el método de la media móvil para eliminar el ruido de los datos.

Tarea

Ahora que ya sabe cómo trabajar con datos de series temporales, se enfrenta a la tarea de procesarlos:

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Tarea

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Rellenar los valores NaN utilizando el método de interpolación.
1. Utilizar el método de la media móvil para eliminar el ruido de los datos.

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Sección 4. Capítulo 6

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