\u00bfQu\u00e9 es un conjunto de datos?<\/h3>\n
Los conjuntos de datos pueden representarse de distintas formas, como tablas, gr\u00e1ficos, \u00e1rboles, etc. Las estructuras de matrices se utilizan a menudo<\/b> en algoritmos de Machine Learning.<\/p>\n
Cada valor de un conjunto de datos est\u00e1 asociado a un atributo<\/b> y a una observaci\u00f3n<\/b>.<\/p>\n
Tomemos, por ejemplo, los datos de diferentes personas con y sin Covid-19.<\/p>\n
Los atributos corresponder\u00e1n a diferentes caracter\u00edsticas como la edad, el peso, la altura, la ciudad de residencia, los s\u00edntomas, etc., mientras que cada observaci\u00f3n estar\u00e1 asociada a una persona diferente.<\/p>\n
\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\u00bb.svg\u00bb]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/p>\n La ventaja de los conjuntos de datos es que se pueden manipular y realizar diversos cambios en los datos. Vamos a echar un vistazo a c\u00f3mo manipularlos en Python<\/a>.<\/p>\n En Python, los datos se manipulan utilizando la biblioteca Pandas, cuya documentaci\u00f3n est\u00e1 disponible aqu\u00ed<\/a>. <\/p>\n Se puede utilizar para crear o importar conjuntos de datos, y tambi\u00e9n para manipularlos antes de aplicar modelos de Machine Learning<\/a>.<\/p>\n Cuando obtenemos un conjunto de datos, necesitamos hacer algunas modificaciones. Esto se debe a que los datos suelen contener una serie de errores. Por ejemplo, pueden faltar datos <\/b>(que a menudo son necesarios para el an\u00e1lisis). Tambi\u00e9n puede haber datos introducidos incorrectamente por el usuario (comas mal colocadas, demasiados 0, etc.). Tambi\u00e9n surgen problemas con el tipo de datos. A menudo, los atributos (como la edad, por ejemplo) est\u00e1n en formato texto, mientras que para utilizar funciones estad\u00edsticas sobre este atributo (como calcular la edad media, la desviaci\u00f3n t\u00edpica, etc.), necesitamos convertir los datos de este atributo en formato num\u00e9rico.<\/p>\n Las funciones y m\u00e9todos de Pandas facilitan llevar a cabo estas diferentes etapas de manipulaci\u00f3n y realizar los cambios necesarios en nuestro conjunto de datos.<\/p>\n Una vez procesados los datos del conjunto de datos, a menudo utilizamos algoritmos de Machine Learning en nuestros conjuntos de datos para predecir patrones.<\/p>\n Retomemos el ejemplo de nuestro conjunto de datos de pacientes con Covid-19<\/p>\n Cuando obtenemos este conjunto de datos, antes de crear modelos de Machine Learning, tenemos que proceder a varias modificaciones<\/b>:<\/p>\n Una vez establecidas todas estas modificaciones, podemos explotar los datos de forma pertinente y crear modelos. Normalmente, con un conjunto de datos como este, podemos predecir qu\u00e9 perfil de personas es probable que presente qu\u00e9 s\u00edntomas en una regi\u00f3n espec\u00edfica.<\/p>\n Aunque es necesario manipular los conjuntos de datos, tambi\u00e9n hay que asegurarse de que las fuentes de datos<\/b> son v\u00e1lidas. Trabajar con datos falsos ser\u00eda una p\u00e9rdida de tiempo.<\/p>\n En un art\u00edculo de nuestro blog<\/a> se enumeran los sitios donde se pueden encontrar datos<\/b> de sitios competentes.<\/p>\n Los conjuntos de datos son, por tanto, muy eficaces y f\u00e1ciles de utilizar para el tratamiento de datos. Nuestros cursos te permitir\u00e1n conocer las distintas herramientas de manipulaci\u00f3n de datos y planificar diferentes modelos. Si deseas m\u00e1s informaci\u00f3n, no dudes en ponerte en contacto con nosotros<\/a>.<\/p>\n Si te interesa el sector aeroespacial, el deporte, el medio ambiente o el tr\u00e1fico rodado en la circunvalaci\u00f3n de Par\u00eds, descubre d\u00f3nde y c\u00f3mo recuperar conjuntos de datos adaptados a tus necesidades.<\/p>\n Estos son los 5 mejores sitios para obtener datos de c\u00f3digo abierto en Internet.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/01\/Capture-decran-2021-08-23-a-09.59.54-768x309-1.png\")
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<\/p>\n1- Google Dataset Search<\/h4>\n