La ingeniería de características es el arte y la ciencia de transformar datos crudos en información valiosa que los modelos de aprendizaje automático puedan comprender y utilizar de manera efectiva. Si bien los algoritmos de aprendizaje automático han avanzado significativamente en los últimos años, la calidad de los datos y la forma en que se preparan siguen siendo factores determinantes para el éxito de cualquier proyecto de machine learning.

Este curso te guiará a través de un proceso sistemático para convertir tus datos en características significativas. Aprenderás a:

• Comprender la naturaleza de tus datos: Identificarás los diferentes tipos de datos (numéricos, categóricos, textuales) y evaluarás su calidad.

• Seleccionar las características relevantes: Utilizarás técnicas de selección de características para identificar las variables más importantes para tu problema específico y eliminar el ruido.

• Crear nuevas características: Aprenderás a generar nuevas características a partir de las existentes, como combinaciones, transformaciones y agregaciones, para capturar patrones más complejos.

• Transformar las características: Aplicarás técnicas de escalado, normalización y codificación para preparar las características para los algoritmos de aprendizaje automático.

• Evaluar la calidad de las características: Utilizarás métricas y visualizaciones para evaluar el impacto de las características en el rendimiento del modelo.

• Construir modelos de Machine Learning Robustos: Todo lo expuesto anteriormente te ayudara a que tus pipelines de Machine Learning sean de gran calidad cumpliendo los estándares actuales de la industria.