🧹 Curso de Machine Learning | Cap. 4: LIMPIEZA DE DATOS (Cómo tratar valores faltantes o nulos)

¡Bienvenidos al cuarto capítulo del curso "Machine Learning para Todos"! 📘🚀 Como vimos en los capítulos anteriores, para que un modelo aprenda, necesita datos estructurados y limpios. Sin embargo, en el mundo real, es muy común encontrarnos con "agujeros" en nuestra información: encuestas sin responder, sensores que fallaron o datos que se perdieron. En este vídeo aprenderemos a usar Pandas y Scikit-learn para detectar y solucionar estos fallos. Veremos que no siempre la solución es borrarlo todo; a veces, podemos "rellenar" esos huecos de forma inteligente. Puedes acceder al libro publicado en Amazon, desde aqui: https://www.amazon.es/dp/B0CW17NBGM Conviértete en miembro de este canal para disfrutar de ventajas: https://www.youtube.com/channel/UCXk7hdEZ7JxauhESxwKJadw/join Tambien puedes visitar mi repositorio GitHub - https://github.com/josecodetech Y no olvides seguirme en las principales redes: Twitter - https://twitter.com/josecodetech BlueSky - https://bsky.app/profile/josecodetech.bsky.social Instagram - https://www.instagram.com/josecodetech Facebook - https://www.facebook.com/josecodetech/ Tik-tok - https://www.tiktok.com/@joseojedarojas #josecodetech #programacion #desarrollo #formacion