Preparación y limpieza de datos para machine learning

Objetivo del profesor

El objetivo de esta clase era enseñar a los estudiantes la importancia y el proceso completo de preparación de datos (data preprocessing) en machine learning, demostrando paso a paso cómo transformar datos crudos en un formato que los algoritmos puedan procesar efectivamente.

Habilidades desarrolladas

• Análisis exploratorio de datos: Identificación de tipos de variables y detección de valores faltantes
• Imputación de datos: Manejo de valores nulos usando diferentes estrategias según el tipo de variable
• Transformación de variables categóricas: Conversión de texto a formato numérico usando One Hot Encoding
• Creación de pipelines: Automatización del proceso de preparación de datos
• División estratificada de datos: Separación balanceada entre conjuntos de entrenamiento y prueba

Conceptos clave

• [00:12] "Datos sucios producen modelos sucios": Principio fundamental que establece la relación directa entre calidad de datos y rendimiento del modelo
• [00:30] Feature Engineering (Ingeniería de características): Proceso de transformar datos crudos en características útiles para el modelo
• [00:54] Detección y manejo de valores faltantes: Identificación de datos incompletos en el dataset
• [00:58] Codificación de variables categóricas: Conversión de texto a números para procesamiento algorítmico
• [01:07] Creación de nuevas características: Derivación de variables adicionales a partir de datos existentes
• [01:14] Normalización y escalamiento: Estandarización de rangos de variables numéricas
• [02:46] Variable objetivo (target): Variable que se desea predecir (survived en el dataset Titanic)
• [02:58] Estratificación: Técnica para mantener proporciones balanceadas en la división de datos
• [04:19] Variables numéricas vs categóricas: Clasificación de tipos de datos para aplicar transformaciones específicas
• [06:16] Imputación por mediana: Estrategia para reemplazar valores faltantes en variables numéricas
• [07:22] Imputación por valor más frecuente: Estrategia para variables categóricas
• [09:59] One Hot Encoding: Técnica para convertir variables categóricas en variables binarias
• [10:19] Pipeline: Secuencia automatizada de transformaciones de datos

Palabras clave importantes

• Dataset Titanic de Kaggle
• Pandas y Scikit-learn
• SimpleImputer
• StandardScaler
• ColumnTransformer
• Train-test split
• Valores nulos (null values)
• Preprocessing

Hechos importantes

• [00:18] La preparación de datos define el éxito o fracaso de proyectos de IA
• [01:22] El dataset Titanic es ideal para practicar porque combina datos numéricos, categóricos y valores faltantes
• [02:20] División 80-20 para entrenamiento y prueba
• [04:43] Identificación de 86 registros con edad faltante en el dataset
• [06:43] La elección de estrategia de imputación puede afectar la distribución de los datos
• [08:42] Verificación exitosa de eliminación de valores nulos tras el procesamiento

Principales puntos de datos

• [02:20] Test size: 20% - Porcentaje de datos reservados para prueba
• [02:20] Random state: 42 - Semilla para reproducibilidad
• [04:43] 86 valores faltantes - Registros sin información de edad
• [04:57] Passenger ID, Pclass, Age - Variables numéricas identificadas
• [05:01] Name, Sex, Ticket, Cabin - Variables categóricas identificadas