‫Hola, soy Andre con un pequeño consejo rápido para ti ahora en el próximo par de videos,
‫Danielle te mostrará su flujo de trabajo de aprendizaje automático.
‫Y una de las cosas que va a hacer es, bueno, limpiar los datos, transformarlos y manipularlos
‫de todo tipo.
‫Ahora, quiero que tengamos una visión de alto nivel en este momento, porque cuando trabajamos con portátiles Júpiter,
‫puede resultar realmente confuso.
‫Casi parece que estamos haciendo un montón de pasos sin entender el por qué.
‫Pero quiero dar un paso atrás aquí y entender por qué hacemos las cosas que vamos a hacer en los próximos
‫dos videos.
‫Verá, como científico de datos, más datos no significa necesariamente que siempre sean buenos.
‫Quiero decir, sí, en general, cuantos más datos tenemos, más datos tenemos con los que trabajar.
‫Pero al final del día, podemos tener un dato completamente inútil.
‫Solo queremos datos útiles para que podamos obtener resultados reales, pasos reales que podamos tomar.
‫Y lo que vamos a ver que hace Danielle es hacer este paso antes de que creemos nuestro modelo de aprendizaje automático.
‫Verá, queremos ejecutar este paso.
‫Limpiando datos, transformando datos y reduciendo datos.
‫Así que hablemos de eso.
‫¿Por qué necesitamos limpiar los datos?
‫Bueno, queremos eliminar y reemplazar datos.
‫Debido a que a veces faltan datos, es posible que tengamos tablas con valores perdidos, etiquetas perdidas.
‫Eso no nos ayudará y no nos permitirá construir el modelo de aprendizaje automático adecuado.
‫Por lo tanto, generalmente eliminamos una fila o columna que está vacía o que tiene campos faltantes, o podríamos calcular algún tipo de promedio si estamos haciendo
‫que los precios de la vivienda llenen una lista de precios vacía para tal vez una casa promedio.
‫Incluso puede notar algunos valores atípicos en sus datos y simplemente eliminarlos.
‫Lo siguiente es la transformación de datos.
‫Verá, las computadoras realmente no entienden los conceptos, ¿verdad?
‫La mayoría de las veces, las computadoras solo entienden unos y ceros, en realidad solo números.
‫Para que podamos enseñar a las computadoras, la mayoría de las veces, queremos transformar nuestros datos en algún tipo de forma
‫que una computadora pueda entender.
‫Entonces, lo que vamos a ver es que Daniel realmente convierte parte de nuestra información en números.
‫Es posible que tenga cosas como el precio de una casa o un salario que sean números y con los que podamos crear
‫modelos fácilmente porque las computadoras entienden los números con bastante facilidad.
‫Pero puede resultarle difícil saber qué es un color, qué es verde, qué es azul, una computadora no lo
‫entiende.
‫En cambio, convertimos colores en números como colores RGB para que una computadora entienda.
‫Una buena forma de transformar los datos suele ser entre ceros y unos, por ejemplo, ¿tiene una enfermedad cardíaca o
‫no conoce la enfermedad cardíaca?
‫Una enfermedad cardíaca cero es una.
‫Tenemos que asegurarnos de que todos los datos utilicen las mismas unidades.
‫Quizás un dato usa medidores, otro dato usa yardas.
‫Esta idea de transformar los datos en una forma útil es realmente difícil y viene con la
‫práctica.
‫Pero verás, Daniel, cómo transforma los datos para que sean cada vez más funcionales.
‫Entonces, una vez que hemos limpiado los datos, una vez que los hemos transformado, lo siguiente es reducir nuestros datos.
‫¿Por qué reducir nuestros datos?
‫¿No queremos la mayor cantidad de datos posible?
‫Bueno, teóricamente sí, pero recuerda, todo cuesta dinero.
‫Cuantos más datos tengamos, más C. pag. U, más energía necesitamos para ejecutar nuestro cálculo.
‫Entonces, si podemos obtener el mismo resultado con menos datos, eso realmente nos ahorra dinero.
‫Ahorra dinero a las empresas, especialmente a las grandes como Google, que tienen una gran cantidad de datos y ejecutan una gran
‫cantidad de CPU.
‫A veces, la reducción de datos de Daddio también se puede llamar reducción de dimensionalidad.
‫O reducción de columnas, puede tener muchas columnas en su tabla, pero hace que las cosas sean realmente muy
‫lentas para que pueda eliminar algunas columnas que tal vez considere irrelevantes y que no sean necesarias para su modelo
‫de aprendizaje automático.
‫Nuevamente, estas son cosas por las que Daniel va a pasar.
‫Pero quiero que tenga esto en cuenta, esta idea de que, como científico de datos, no puede simplemente asumir
‫que todos los datos que tiene serán automáticamente perfectos.
‫Tienes que limpiarlo.
‫Tienes que transformarlo.
‫Tienes que reducirlo.
‫Esta idea de manipular datos de mover datos en una forma que sea útil para usted es parte de la habilidad.
‫Así que mira a Daniel hacer eso y aprende a lo largo del camino.
‫Te veo en el proximo.
‫Adiós.