Memory Juego de Memoria: Métodos de Transformación en Ciencia de DatosVersion en ligne Descubre los métodos clave de transformación en ciencia de datos mientras juegas y aprendes. par Derek Adán Sánchez Valverde Transformación Logarítmica aplica el logarittmo a los valores de una variable para reducir su escala Imputación de Datos reemplazar valores faltantes con estimaciones, como la media, la mediana o el valor más frecuente Estandarización ajustar los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1 Un histograma es una representación gráfica de la distribución de un conjunto de datos continuos La compresión de datos es el proceso de reducir el tamaño de los datos, de modo que ocupen menos espacio de almacenamiento o se transmitan más rápidamente Estandarización ajustar los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1 Transformación de Variables es la aplicación de funciones matemáticas a las variables para hacerlas más lineales o ajustar su distribución Reducción de Dimensionalidad reduce el número de variables conservando la mayor cantidad de información posible, eliminando características redundantes o irrelevantes Reducción de Dimensionalidad reduce el número de variables conservando la mayor cantidad de información posible, eliminando características redundantes o irrelevantes Las agregaciones son operaciones matemáticas que combinan múltiples datos o registros en un solo valor resumen Escalado de Características ajustan los datos en función de un rango específico Codificación One-Hot crea una columna para cada categoría, con valores binarios (0 o 1), representando la presencia o ausencia de esa categoría La compresión de datos es el proceso de reducir el tamaño de los datos, de modo que ocupen menos espacio de almacenamiento o se transmitan más rápidamente Normalización escalar los datos a un rango específico, generalmente entre 0 y 1, para evitar que una característica tenga más peso que otra en el modelado Las agregaciones son operaciones matemáticas que combinan múltiples datos o registros en un solo valor resumen Transformación Logarítmica aplica el logarittmo a los valores de una variable para reducir su escala Transformación de Variables es la aplicación de funciones matemáticas a las variables para hacerlas más lineales o ajustar su distribución Escalado de Características ajustan los datos en función de un rango específico Discretización o binning que es convertir variables continuas en grupos o intervalos Codificación One-Hot crea una columna para cada categoría, con valores binarios (0 o 1), representando la presencia o ausencia de esa categoría Normalización escalar los datos a un rango específico, generalmente entre 0 y 1, para evitar que una característica tenga más peso que otra en el modelado Discretización o binning que es convertir variables continuas en grupos o intervalos Imputación de Datos reemplazar valores faltantes con estimaciones, como la media, la mediana o el valor más frecuente Un histograma es una representación gráfica de la distribución de un conjunto de datos continuos
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