Resumen

Completado

En este módulo ha aprendido a:

• Crear un cuaderno en Azure Notebooks
• Importar datos a un cuaderno mediante curl
• Usar Pandas para limpiar y preparar los datos
• Usar Scikit-learn para crear un modelo de Machine Learning
• Usar Matplotlib para visualizar la salida

Pandas, Scikit-learn y Matplotlib se encuentran entre las bibliotecas de Python más populares del planeta. Con ellas, puede preparar datos para usarlos en aprendizaje automático, generar modelos de aprendizaje automático sofisticados a partir de los datos y mostrar el resultado en un gráfico. Los cuadernos de Jupyter proporcionan un entorno ya preparado para usar estas bibliotecas y Azure Notebooks facilita el acceso a los cuadernos de Jupyter sin necesidad de instalar software ni configurar un entorno de Jupyter en un servidor.

Comprobar los conocimientos

1.

¿Qué método se usa en Pandas para importar un archivo CSV? Suponga que Pandas se ha cargado como import pandas as pd.

pd.load_file("archivo.csv")

pd.read_file("archivo.csv")

pd.read_csv("archivo.csv")

2.

¿Cuál es el propósito de dividir los datos antes de entrenar un modelo de aprendizaje automático?

No proporcionar demasiados datos al modelo.

Una parte se puede usar para el entrenamiento y la otra para evaluar el rendimiento del modelo.

El modelo no necesita demasiados datos.

3.

Suponiendo que haya importado Matplotlib como "plt", ¿qué método de Matplotlib usaría para trazar un gráfico de barras?

plt.bar(etiquetas, valores)

plt.chart(etiquetas, valores)

plt.barchart(etiquetas, valores)

Debe responder todas las preguntas antes de comprobar su trabajo.