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El enriquecimiento de datos es una etapa fundamental en la ciencia de datos que busca mejorar y completar la información disponible para obtener soluciones más cercanas y precisas a los problemas planteados. No se trata simplemente de añadir datos aleatoriamente, sino de integrar información que agregue valor y contexto al conjunto de datos existente. Antes de enriquecer, es esencial garantizar que los datos estén limpios y sin errores para evitar complicaciones futuras.
Existen varias formas de enriquecer un conjunto de datos:
Por ejemplo, convertir el tiempo promedio de producción de tortillas en una nueva variable que describa categorÃas de producción.
df['categoria_produccion'] = pd.cut(df['tiempo_produccion'], bins=[0, 10, 20, 30], labels=['bajo', 'medio', 'alto'])
Para dominar las técnicas de enriquecimiento y modelización, los cursos de machine learning e ingenierÃa de datos son esenciales. Platzi ofrece cursos que enseñan desde la limpieza de datos hasta la modelación, preparando los datasets para que sean lo más útiles posibles en modelos avanzados. Siempre se debe buscar aprender más técnicas y mantener actualizado el conocimiento en estas áreas.
¡Manos a la obra! Implementa un enriquecimiento inteligente y observa cómo tus modelos adquieren un nuevo nivel de profundidad y precisión.
Aportes 5
Preguntas 0
Resumen:
Mientras trabajamos nos vamos dando cuenta que la nuestra información puede estar mejor explicada para acercarnos a tener la respuesta a nuestro problema.
El proceso de enriquecimiento de datos es una parte del proceso de ciencia de datos. Pero puede no existir si la data es suficiente .
El contexto del problema es lo que nos empuja a enriquecer los datos que tenemos.
Primero se limpia , luego se enriquece.
Hay que enfocarse en la pregunta a responder para definir hasta donde llegamos con el enriquecimiento, pues puede ser infinito el proceso.
Como enriquecer:
A ti que miras este mi comentario, quiero decirte que estas a mitad de camino de este gran curso y te felicito. Te comparto que no será la primera vez q lo vea y espero que lo disfrutes tanto como yo lo hago.
El enriquecimiento de los datos puede ser fundamental para un análisis más profundo y significativo
Datos Geoespaciales:
Si tu conjunto de datos contiene información geográfica, puedes agregar coordenadas o datos geoespaciales para visualizaciones o análisis basados ​​en la ubicación.
Datos Demográficos:
Incorporar datos demográficos como población, ingresos por área, densidad, etc., que pueden proporcionar contexto a tus análisis.
Datos del Gobierno o Instituciones:
A menudo, los gobiernos y otras instituciones tienen datos disponibles, como estadÃsticas económicas, de salud, educación, etc.
IngenierÃa de CaracterÃsticas:
Crea nuevas caracterÃsticas a partir de las existentes que podrÃan ser más informativas para tu análisis.
Análisis de Series Temporales:
Si tienes datos temporales, podrÃas agregar caracterÃsticas derivadas como medios móviles, tendencias, estacionalidad, etc.
Normalización de texto:
Si hay datos de texto, normalÃzalos para realizar análisis de texto.
Limpieza de Datos Faltantes:
Trata de llenar o manejar los valores faltantes de manera más precisa.
Si tienes variables categóricas, considera codificarlas adecuadamente para el análisis.
Análisis de Sentimiento o Contextualización:
Si hay datos de texto, podrÃas realizar un análisis de sentimiento para extraer información adicional.
Si tus datos están relacionados con eventos especÃficos, podrÃas enriquecerlos con información contextual sobre esos eventos.
Unir con Otros Datasets:
Busca otros conjuntos de datos relevantes que puedan enriquecer o complementar la información de tu dataset actual.
Fuentes Externas de Datos Abiertos:
Explora fuentes de datos abiertos que podrÃan aportar información valiosa a tu análisis.
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