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Desafío 1 | Avanzando a Tareas
Procesamiento Previo de Datos
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Contenido del Curso

Procesamiento Previo de Datos

Procesamiento Previo de Datos

1. Introducción Breve
2. Procesamiento de Datos Cuantitativos
3. Procesamiento de Datos Categóricos
4. Procesamiento de Datos de Series Temporales
5. Ingeniería de Características
6. Avanzando a Tareas

bookDesafío 1

Tarea

En este reto, tendrá que trabajar con el conjunto de datos 'adult-census.csv'. Contiene datos categóricos y numéricos. Su tarea consistirá en preparar los datos para su procesamiento.

    1. Lea el conjunto de datos 'adult-census.csv'.
  1. Explore el conjunto de datos. Compruebe cuidadosamente qué carácter indica los datos omitidos en el conjunto de datos y sustitúyalo por el objeto np.nan.
  2. Elimine las filas con valores perdidos
  3. Comencemos con el procesamiento de datos categóricos - columnas 'workclass', 'sex' Utilice un método de codificación de un solo golpe para codificarlos
  4. Para los datos numéricos ('edad', 'horas por semana'), tendrá que escalar los datos
  5. Imprima los datos procesados
Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 6. Capítulo 1
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En este reto, tendrá que trabajar con el conjunto de datos 'adult-census.csv'. Contiene datos categóricos y numéricos. Su tarea consistirá en preparar los datos para su procesamiento.

    1. Lea el conjunto de datos 'adult-census.csv'.
  1. Explore el conjunto de datos. Compruebe cuidadosamente qué carácter indica los datos omitidos en el conjunto de datos y sustitúyalo por el objeto np.nan.
  2. Elimine las filas con valores perdidos
  3. Comencemos con el procesamiento de datos categóricos - columnas 'workclass', 'sex' Utilice un método de codificación de un solo golpe para codificarlos
  4. Para los datos numéricos ('edad', 'horas por semana'), tendrá que escalar los datos
  5. Imprima los datos procesados
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  1. Explore el conjunto de datos. Compruebe cuidadosamente qué carácter indica los datos omitidos en el conjunto de datos y sustitúyalo por el objeto np.nan.
  2. Elimine las filas con valores perdidos
  3. Comencemos con el procesamiento de datos categóricos - columnas 'workclass', 'sex' Utilice un método de codificación de un solo golpe para codificarlos
  4. Para los datos numéricos ('edad', 'horas por semana'), tendrá que escalar los datos
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  1. Explore el conjunto de datos. Compruebe cuidadosamente qué carácter indica los datos omitidos en el conjunto de datos y sustitúyalo por el objeto np.nan.
  2. Elimine las filas con valores perdidos
  3. Comencemos con el procesamiento de datos categóricos - columnas 'workclass', 'sex' Utilice un método de codificación de un solo golpe para codificarlos
  4. Para los datos numéricos ('edad', 'horas por semana'), tendrá que escalar los datos
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