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Derek Adán Sánchez Valverde

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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 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 Transformación Logarítmica aplica el logarittmo a los valores de una variable para reducir su escala 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 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 Transformación Logarítmica aplica el logarittmo a los valores de una variable para reducir su escala Un histograma es una representación gráfica de la distribución de un conjunto de datos continuos Escalado de Características ajustan los datos en función de un rango específico Un histograma es una representación gráfica de la distribución de un conjunto de datos continuos 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 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 Codificación One-Hot crea una columna para cada categoría, con valores binarios (0 o 1), representando la presencia o ausencia de esa categoría Transformación de Variables es la aplicación de funciones matemáticas a las variables para hacerlas más lineales o ajustar su distribución Discretización o binning que es convertir variables continuas en grupos o intervalos Transformación de Variables es la aplicación de funciones matemáticas a las variables para hacerlas más lineales o ajustar su distribución Discretización o binning que es convertir variables continuas en grupos o intervalos Reducción de Dimensionalidad reduce el número de variables conservando la mayor cantidad de información posible, eliminando características redundantes o irrelevantes Codificación One-Hot crea una columna para cada categoría, con valores binarios (0 o 1), representando la presencia o ausencia de esa categoría Las agregaciones son operaciones matemáticas que combinan múltiples datos o registros en un solo valor resumen Estandarización ajustar los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1 Imputación de Datos reemplazar valores faltantes con estimaciones, como la media, la mediana o el valor más frecuente

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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

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

Transformación Logarítmica aplica el logarittmo a los valores de una variable para reducir su escala

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

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

Transformación Logarítmica aplica el logarittmo a los valores de una variable para reducir su escala

Un histograma es una representación gráfica de la distribución de un conjunto de datos continuos

Escalado de Características ajustan los datos en función de un rango específico

Un histograma es una representación gráfica de la distribución de un conjunto de datos continuos

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

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

Codificación One-Hot crea una columna para cada categoría, con valores binarios (0 o 1), representando la presencia o ausencia de esa categoría

Transformación de Variables es la aplicación de funciones matemáticas a las variables para hacerlas más lineales o ajustar su distribución

Discretización o binning que es convertir variables continuas en grupos o intervalos

Transformación de Variables es la aplicación de funciones matemáticas a las variables para hacerlas más lineales o ajustar su distribución

Discretización o binning que es convertir variables continuas en grupos o intervalos

Reducción de Dimensionalidad reduce el número de variables conservando la mayor cantidad de información posible, eliminando características redundantes o irrelevantes

Codificación One-Hot crea una columna para cada categoría, con valores binarios (0 o 1), representando la presencia o ausencia de esa categoría

Las agregaciones son operaciones matemáticas que combinan múltiples datos o registros en un solo valor resumen

Estandarización ajustar los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1

Imputación de Datos reemplazar valores faltantes con estimaciones, como la media, la mediana o el valor más frecuente

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