5101_UD2_INTRO

En esta unidad se abordan los procesos fundamentales de preparación de datos, una fase crítica que determina la calidad y fiabilidad de cualquier análisis o modelo de aprendizaje automático posterior. El contenido comienza con la inspección inicial de los conjuntos de datos, analizando las metodologías para detectar valores nulos, registros duplicados y anomalías que puedan sesgar los resultados. Se profundiza en las técnicas de limpieza, evaluando los criterios para decidir entre la eliminación de información defectuosa o su recuperación mediante procesos de imputación y corrección de formatos.

Asimismo, la unidad trata las estrategias de normalización y estandarización de variables numéricas, fundamentales para asegurar que las diferentes escalas de los datos no perjudiquen el rendimiento de los algoritmos. Finalmente, se examina la transformación de variables categóricas en formatos numéricos mediante técnicas de codificación y discretización. El dominio de estos aspectos es vital para el desarrollo de las competencias profesionales en el ámbito del análisis de datos, ya que permite transformar datos en bruto, a menudo desorganizados y erróneos, en activos de información de alta calidad listos para la toma de decisiones estratégicas.