Prototipo para el procesamiento de conjuntos de datos usando Python

Sánchez González, Carlos Orlando

Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/71721

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Mora Arciniegas, María Belén	es_ES
dc.contributor.author	Sánchez González, Carlos Orlando	es_ES
dc.date.accessioned	2025-04-03T16:36:35Z	-
dc.date.available	2025-04-03T16:36:35Z	-
dc.date.issued	2025	es_ES
dc.identifier.citation	Sánchez González, C. O. Mora Arciniegas, M. B. (2025) Prototipo para el procesamiento de conjuntos de datos usando Python [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/71721	es_ES
dc.identifier.other	Cobarc: 1373582	es_ES
dc.identifier.uri	https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=145774.TITN.	es_ES
dc.description	Resumen: La presente propuesta titulada como Prototipo para el procesamiento de conjunto de datos usando Python , se centra en desarrollar un prototipo que permita la verificación de dataset para detectar posibles anomalías que puedan afectar el rendimiento de los algoritmos de Machine Learning; el prototipo busca la identificación de problemas comunes en los datos: como son: valores faltantes, variables no categóricas y desbalances de datos. El prototipo permitirá la visualización de estos casos y ofrecerá alternativas para solucionar las anomalías de la dataset; de esta manera, luego del proceso de análisis se genera un dataset corregido, el cual puede ser utilizado en experimentos de Machine Learning con mayor confiabilidad.	es_ES
dc.description.abstract	Abstract: This proposal, titled Prototype for Dataset Processing Using Python , focuses on developing a prototype that enables the verification of dataset to detect potential anomalies that could impact the performance of Machine Learning algorithms. The prototype seeks to identify common problems in the data, such as: missing values, non-categorical variables, and data imbalances. The prototype will allow the visualization of these cases and will offer alternatives to solve dataset anomalies; in this way, after the analysis process, a corrected dataset is generated, which can be used in Machine Learning experiments with greater reliability.	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.subject	Ecuador.	es_ES
dc.subject	Tesis digital.	es_ES
dc.title	Prototipo para el procesamiento de conjuntos de datos usando Python	es_ES
dc.type	bachelorThesis	es_ES
Appears in Collections:	Titulación de Sistemas Informáticos y Computación

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