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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Desafío | Ingeniería de Características
Procesamiento Previo de Datos
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Contenido del Curso

Procesamiento Previo de Datos

Procesamiento Previo de Datos

1. Introducción Breve
Tipos de DatosMétodos de Procesamiento de DatosConjunto de datos: Prueba y EntrenamientoEliminando un Dato "Extra"Cambio del Tipo de Datos
2. Procesamiento de Datos Cuantitativos
Escalado de DatosEscalado de Datos vs Normalización de DatosEliminación de Valores AtípicosEliminando Valores FaltantesAumento de Datos: Datos Sintéticos
3. Procesamiento de Datos Categóricos
Métodos para Codificar los Datos CategóricosCodificación One-HotCodificación OrdinalCodificación de Etiquetas de la Variable ObjetivoReto
4. Procesamiento de Datos de Series Temporales
Conversión de Tipos de DatosLimpieza de DatosEstacionariedadReducción de RuidoDivisión de Entrenamiento/Prueba y Validación CruzadaReto
5. Ingeniería de Características
Idea de TécnicaRealizaciónExtracción de Características de TextoExtracción de Características de ImágenesExtracción de Características de Series TemporalesDesafío
6. Avanzando a Tareas
Desafío 1Desafío 2Reto 3

bookDesafío

Tarea

Ahora puede resolver una tarea bastante sencilla: leer un conjunto de datos sintéticos con perfiles de una red social y crear nuevas características.

  1. Crea una nueva característica Age Binning (como antes) que divide las edades de los usuarios en grupos de edad (por ejemplo, 20-30, 30-40, 40-50, etc.). Por ejemplo, 35 (int) -> 30-40 (str)
    1. Crear una segunda función Average Hours que cuente el número medio de horas a la semana que los usuarios dedican a las redes sociales.
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 5. Capítulo 6
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Ahora puede resolver una tarea bastante sencilla: leer un conjunto de datos sintéticos con perfiles de una red social y crear nuevas características.

  1. Crea una nueva característica Age Binning (como antes) que divide las edades de los usuarios en grupos de edad (por ejemplo, 20-30, 30-40, 40-50, etc.). Por ejemplo, 35 (int) -> 30-40 (str)
    1. Crear una segunda función Average Hours que cuente el número medio de horas a la semana que los usuarios dedican a las redes sociales.
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Ahora puede resolver una tarea bastante sencilla: leer un conjunto de datos sintéticos con perfiles de una red social y crear nuevas características.

  1. Crea una nueva característica Age Binning (como antes) que divide las edades de los usuarios en grupos de edad (por ejemplo, 20-30, 30-40, 40-50, etc.). Por ejemplo, 35 (int) -> 30-40 (str)
    1. Crear una segunda función Average Hours que cuente el número medio de horas a la semana que los usuarios dedican a las redes sociales.
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Ahora puede resolver una tarea bastante sencilla: leer un conjunto de datos sintéticos con perfiles de una red social y crear nuevas características.

  1. Crea una nueva característica Age Binning (como antes) que divide las edades de los usuarios en grupos de edad (por ejemplo, 20-30, 30-40, 40-50, etc.). Por ejemplo, 35 (int) -> 30-40 (str)
    1. Crear una segunda función Average Hours que cuente el número medio de horas a la semana que los usuarios dedican a las redes sociales.
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