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• Preprocesamiento de datos e ingeniería de características
• Visualización de datos con Matplotlib, Seaborn, Plotly
• Modelos ML : Regresión logística, SVM, KNN, Bosque aleatorio, XGBoost
• Reducción de dimensionalidad : PCA, LDA
• Aprendizaje profundo : CNN, RNN, LSTM, GAN con TensorFlow/Keras
• Proyectos de PNL : Análisis de sentimientos, Clasificación de textos, NER, Modelado de temas

Todo el código está bien documentado y se entrega a través de Kaggle Notebook, Jupyter Notebook o Google Colab .

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