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2. Elimina los valores atípicos.
3. Normaliza los datos si es necesario.
4. Elimina las variables irrelevantes o redundantes.
5. Verifica la consistencia de los datos.
6. Realiza un análisis exploratorio de los datos para identificar posibles patrones o tendencias.
7. Aplica técnicas de visualización de datos para representar la información de manera clara y comprensible.
8. Realiza pruebas estadísticas para validar hipótesis o relaciones entre variables.
9. Genera modelos predictivos o descriptivos utilizando técnicas de machine learning o estadísticas.
10. Evalúa y ajusta los modelos para mejorar su precisión y generalización. datos de un archivo CSV.
2. Elimina los valores nulos o faltantes en un conjunto de datos.
3. Estandariza los nombres de las columnas en un DataFrame.
4. Convierte datos categóricos en variables numéricas.
5. Filtra un DataFrame para incluir solo las filas que cumplan cierta condición.
6. Agrupa los datos por una columna y calcula estadísticas resumidas.
7. Aplica una función a cada fila o columna de un DataFrame.
8. Fusiona dos DataFrames en base a una columna en común.
9. Guarda un DataFrame en un archivo CSV.
10. Visualiza los datos en un gráfico para analizar patrones o tendencias.
FUENTE
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