Feauture Engineering. Qué es y como se aplica en Data Analytics

Ingeniería de Características. Introducción.

La ingeniería de características es el proceso de crear nuevas variables (características) a partir de variables de datos existentes o transformar datos brutos en un formato que mejore el rendimiento del modelo de aprendizaje automático. Involucra extraer información valiosa, seleccionar características relevantes y representar datos de manera más informativa para mejorar la precisión y efectividad de los modelos predictivos.

Aspectos clave de la ingeniería de características incluyen:

• Creación de Nuevas Características: Generar nuevas variables mediante la combinación, transformación o extracción de información de características existentes en el conjunto de datos. Por ejemplo, crear nuevas características a partir de datos de fecha/hora, extraer palabras clave del texto o convertir variables categóricas en representaciones numéricas (por ejemplo, codificación one-hot).
• Escala y Normalización: Escalar características a un rango similar o normalizarlas para garantizar uniformidad, especialmente en casos en los que las variables tienen escalas o unidades diferentes.
• Codificación de Variables Categóricas: Convertir variables categóricas a un formato numérico que los modelos de aprendizaje automático puedan interpretar, como la codificación one-hot o la codificación de etiquetas.
• Agrupación o Discretización: Agrupar variables continuas en bins o categorías para simplificar datos complejos y capturar relaciones no lineales.
• Selección de Características: Identificar y seleccionar las características más relevantes mediante técnicas como el análisis de correlación, pruebas estadísticas o empleando algoritmos que automáticamente clasifiquen o eliminen características menos importantes.
• Manejo de Valores Atípicos: Transformar o tratar valores atípicos de manera que mitigue su impacto en el rendimiento del modelo.

La ingeniería de características efectiva es esencial ya que influye directamente en el rendimiento y la eficiencia de los modelos de aprendizaje automático. Las características bien diseñadas pueden ayudar a que los modelos capturen mejor patrones y relaciones dentro de los datos, lo que conduce a predicciones o clasificaciones más precisas.

Por lo tanto, Python es una herramienta fundamental para convertirse en un analista de datos, pero es solo una parte de un todo. Es una condición necesaria pero no suficiente. En Ubiqum, con nuestra metodología basada en proyectos (aprender haciendo), los estudiantes practican todo el proceso de análisis descrito anteriormente de manera integral y aprenden tanto Python como R. En Ubiqum, un estudiante completa varios proyectos completos durante el curso, comenzando desde un proyecto simple y concluyendo con uno altamente complejo.