Haré proyectos de aprendizaje automático y prepararé datos.

Preprocesamiento:

1. Extraiga datos de los recursos.
2. Relleno de datos faltantes.
3. Análisis de los datos.
4. Distribuciones de datos.
5. Visualización de datos.
6. Covarianza y correlación de datos.
7. Reducción de dimensionalidad.

Datos :

1. Clasificación.
2. Regresión.
3. Agrupación.

Aprendizaje automático :

1. Aprendizaje supervisado y no supervisado.
2. Árboles de decisión (por ejemplo: XGBoost).
3. Sistemas de recomendación.
4. Sistemas en tiempo real.

Predictivo:

1. Regresión lineal.
2. Regresión polinómica.
3. Regresión múltiple.
4. Modelos multinivel.

Técnicas:

1. Evite el sobreajuste.
2. Detectar valores atípicos.
3. Manejo del sobremuestreo de datos desequilibrado.
4. Ingeniería de características.
5. Manejar datos faltantes.
6. Binning, Transformación, Codificación, Escalado y Mezclado.