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Preparación
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Las técnicas de aprendizaje automático han logrado resolver problemas que serían casi imposibles de resolver escribiendo software de forma manual. Sin embargo, el procesamiento de los datos continua siendo una de las tareas que más cantidad de tiempo total consume comparada con todo el ciclo de desarrollo de un modelo de aprendizaje automático. Sin datos de buena calidad sobre los cuales aprender, estás técnicas simplemente no funcionan.

Dos tareas forman parte de este proceso:

- :doc:`dataprep`, donde realizamos tareas de integración de datos, resolución de problemas de conversión de tipos, limpieza y generación de un conjunto de datos completo y consumible.
- :doc:`engineering`, donde realizamos tareas de selección y extracción de predictores que nos permitan diseñar modelos de aprendizaje más efectivos sobre el conjunto de datos con el que estamos trabajando.


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   :maxdepth: 1
   :caption: En esta sección
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   Preparación de datos <dataprep>
   Ingeniería de predictores <engineering>