Introducción a la Ciencia de Datos: Carga y Visualización de Conjuntos

¿Cuál es la importancia de comprender tus datos antes de entrenar un modelo?

Para entrenar modelos de machine learning exitosos, es crítico inspeccionar y comprender los datos de manera exhaustiva. Los modelos solo serán tan efectivos como la calidad de los datos que los alimentan. La ciencia de datos nos proporciona las herramientas necesarias para profundizar en los datos, comprender sus características y resolver problemas antes de avanzar al modelado. Esta exploración inicial incluye la identificación de features, filas, columnas y la detección de valores atípicos.

¿Qué terminología clave deberías conocer?

• Datos: Son unidades de información obtenidas de diferentes observaciones, desde encuestas simples hasta complejas bases de datos financieras.
• Features: Son descriptores de las cualidades o propiedades de los datos, como altura, género o niveles de glucosa.
• Filas y columnas: Las filas representan instancias individuales dentro del conjunto de datos, mientras que las columnas describen las características o features de cada instancia.
• Valores atípicos: Pueden ser desviaciones estadísticas o valores incorrectos, y su inclusión o exclusión debe ser evaluada cuidadosamente.
• Preprocesamiento: Consiste en preparar los datos para maximizar el aprovechamiento por los modelos, mediante la eliminación, imputación de valores perdidos o la escalación de datos.

¿Qué tipos de datos se suelen manejar?

La clasificación adecuada de los datos es fundamental para la preparación de los mismos. Los tipos de datos comunes incluyen:

• Datos numéricos: Estos pueden ser valores discretos o continuos, como la cantidad de monedas o la temperatura.
• Datos categóricos: Son etiquetados e incluyen variables como formas de objetos o tipos de clima. Estos deben ser convertidos a formatos numéricos para el modelado, usando técnicas como el "one hot encoding".

Datos más complejos, como imágenes y texto, requieren preprocesamiento avanzado y uso de técnicas de machine learning especializadas, aunque estos no se abordan en este contexto.

¿Cómo se precarga y visualiza un conjunto de datos?

A la hora de trabajar con conjuntos de datos, herramientas como Pandas en Python ofrecen funcionalidad poderosa para cargar y explorar datos. Se utilizan formatos como CSV para organizar y acceder a la información. Aquí algunos comandos útiles:

• read_CSV: Se utiliza para cargar un conjunto de datos desde un archivo CSV.
• head: Permite inspeccionar las primeras filas del dataset para asegurar que se haya cargado correctamente.
• dtypes: Infiere los tipos de datos de cada columna, asistiendo en su correcta categorización.

¿Cómo se visualizan las relaciones y distribuciones?

Una vez cargados los datos, la visualización es clave para entender relaciones entre features y detectar posibles anomalías. Dos técnicas populares son:

• Histogramas: Ayudan a visualizar la distribución de un feature específico, como la cantidad de monedas que una persona podría tener en su bolsillo. Los datos se agrupan en "bins" representando frecuencias dentro de un rango determinado.

• Gráficos de dispersión: Son útiles para explorar relaciones entre dos features, como la correlación entre la presión arterial y la edad. Estos gráficos revelan tendencias y posibles errores en los datos, como valores atípicos.

En conclusión, asegurar una comprensión sólida de nuestros datos iniciales y realizar una exploración exhaustiva mediante preprocesamiento y visualización es esencial antes de sumergirse en el entrenamiento de modelos de machine learning. Esto optimiza la fiabilidad y precisión de las predicciones del modelo.