Cuando ponemos nuestras manos en un conjunto de datos por primera vez , no podemos esperar para probar varios modelos y algoritmos. Esto es incorrecto porque si no conocemos la información antes de alimentar nuestro modelo, los resultados no serán confiables y el modelo en sí seguramente fallará. 

Además, si no seleccionamos las mejores funciones de antemano, la fase de entrenamiento se vuelve lenta y el modelo no aprenderá nada útil.

Entonces, el primer enfoque que debemos tener es echar un vistazo a nuestro conjunto de datos y visualizar la información que contiene. En otras palabras, tenemos que explorarlo .

Ese es el propósito del análisis exploratorio de datos .

EDA es un paso importante de la ciencia de datos y el aprendizaje automático . Nos ayuda a explorar la información oculta dentro de un conjunto de datos antes de aplicar cualquier modelo o algoritmo. Hace un uso intensivo de la visualización de datos , no tiene sesgos .

Además, nos permite averiguar si nuestras funciones tienen poder predictivo. o no, determinando si el proyecto de aprendizaje automático en el que estamos trabajando tiene posibilidades de tener éxito. Sin EDA, podemos proporcionar datos incorrectos a un modelo sin lograr ningún éxito.

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Análisis de datos exploratorios en Python

Un curso sobre cómo abordar un conjunto de datos por primera vez

¿Para quién es este curso?

• Desarrolladores de Python
• Científicos de datos

Requisitos

• Lenguaje de programación Python

Lo que aprenderás

• Explorar un conjunto de datos para calcular estadísticas generales
• Visualice las correlaciones entre las características.
• Visualice el poder predictivo de las funciones
• Cree información útil a partir de un conjunto de datos

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