Feature Engineering para Machine Learning
Verified at: Wed, 21 Oct 2026 04:20:00 UTC.
Promotional offers are limited by seat allocations and instructor timeframes; pricing may change after verification.

What You Will Learn
Core skills and learning outcomes verified from the instructor's syllabus
Course Curriculum & Description
La ingeniería de características es el arte y la ciencia de transformar datos crudos en información valiosa que los modelos de aprendizaje automático puedan comprender y utilizar de manera efectiva. Si bien los algoritmos de aprendizaje automático han avanzado significativamente en los últimos años, la calidad de los datos y la forma en que se preparan siguen siendo factores determinantes para el éxito de cualquier proyecto de machine learning.
Este curso te guiará a través de un proceso sistemático para convertir tus datos en características significativas. Aprenderás a:
Comprender la naturaleza de tus datos: Identificarás los diferentes tipos de datos (numéricos, categóricos, textuales) y evaluarás su calidad.
Seleccionar las características relevantes: Utilizarás técnicas de selección de características para identificar las variables más importantes para tu problema específico y eliminar el ruido.
Crear nuevas características: Aprenderás a generar nuevas características a partir de las existentes, como combinaciones, transformaciones y agregaciones, para capturar patrones más complejos.
Transformar las características: Aplicarás técnicas de escalado, normalización y codificación para preparar las características para los algoritmos de aprendizaje automático.
Evaluar la calidad de las características: Utilizarás métricas y visualizaciones para evaluar el impacto de las características en el rendimiento del modelo.
Construir modelos de Machine Learning Robustos: Todo lo expuesto anteriormente te ayudara a que tus pipelines de Machine Learning sean de gran calidad cumpliendo los estándares actuales de la industria.


![Google Cloud Professional Agentic Architect [Mock Exams]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg-c.udemycdn.com%2Fcourse%2F750x422%2F7388707_7ef5.jpg&w=3840&q=75)