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limpiaré, preprocesaré y prepararé tu dataset para ML en python
Analista de datos entusiasta de machine learning
Soy un analista enfocado en datos y estudiante de IA con práctica en limpieza de datos, EDA y machine learning usando Python. Me especializo en convertir conjuntos de datos desordenados en insights vi...
Acerca de este Servicio
Tu modelo solo es tan bueno como los datos que le alimentas. Me aseguro de que los datos estén realmente listos.
Limpio, preproceso y preparo datasets específicamente para uso en machine learning, no solo hojas de cálculo ordenadas, sino datos que están genuinamente listos para entrar en un modelo: codificados correctamente, escalados, valores faltantes manejados con una estrategia defensible y documentados para que entiendas exactamente qué se hizo y por qué.
Lo que obtienes:
- Un dataset limpio y listo para ML (CSV/Excel + notebook de Python)
- Documentación clara de cada transformación aplicada
- Un resumen de EDA para que entiendas tus datos, no solo un archivo limpio
- Modelo base opcional para verificar que los datos realmente funcionan
Ideal para: estudiantes e investigadores preparando datos para una tesis o artículo, startups construyendo su primer pipeline de ML, data scientists que quieren quitarse el trabajo pesado, competidores de Kaggle con poco tiempo.
Cómo funciona:
- Envíame tu dataset en bruto y dime qué estás construyendo (clasificación, regresión, clustering, etc.)
- Evalúo los datos y confirmo el alcance/el paquete antes de comenzar
- Limpio, preproceso y documento todo
- Recibes el dataset + notebook + resumen, y te explico lo que quieras revisar.
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Tecnología:
Excel
•
Hojas de cálculo de Google
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Python
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SAS
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿En qué formato debo enviarte mis datos?
CSV, Excel o JSON funcionan perfectamente. Si viene de una base de datos o API, dime y podemos averiguar la mejor forma de exportarlo.
¿Construirás un modelo completo de ML para mí?
Los modelos base están incluidos en Premium como una verificación de calidad de datos, no como un modelo de producción. El desarrollo completo del modelo es un alcance separado — envíame un mensaje.
¿Cómo se gestiona la falta de datos?
Depende de los datos y tu caso de uso — elegiré (y explicaré) entre eliminación, imputación con media/mediana, o métodos más avanzados como imputación KNN, y te diré las ventajas y desventajas.
¿Puedes trabajar con datasets de más de 50,000 filas?
Sí, envíame un mensaje primero para una cotización personalizada — los datasets más grandes se valoran según la complejidad, no solo por el número de filas.
