# Uso de cookies en sitios web: ¿Qué debes saber?
En la actualidad, es común encontrar mensajes sobre el uso de cookies al navegar por diferentes sitios web. Estas pequeñas herramientas son utilizadas por los sitios para personalizar el contenido, brindar funcionalidades a las redes sociales y analizar el tráfico de la web.
Al visitar un sitio web, es importante entender cómo se utilizan las cookies y qué opciones tienes como usuario. A continuación, te explicamos algunas de las categorías de cookies que puedes encontrar:
## Cookies funcionales
Estas cookies son estrictamente necesarias para permitir el uso de un servicio específico solicitado por el usuario. Por ejemplo, pueden facilitar la transmisión de una comunicación a través de una red de comunicaciones electrónicas.
## Cookies de preferencias
Las cookies de preferencias se utilizan para almacenar preferencias no solicitadas por el usuario, pero que son necesarias para mejorar su experiencia en el sitio web.
## Cookies de estadísticas
Estas cookies se utilizan exclusivamente con fines estadísticos, ayudando a los propietarios del sitio a comprender cómo los usuarios interactúan con el contenido.
## Cookies de marketing
Las cookies de marketing son necesarias para crear perfiles de usuario y enviar publicidad específica. También pueden utilizarse para rastrear la actividad del usuario en diferentes sitios web con fines de marketing.
Al navegar por un sitio web, es importante tener en cuenta estas categorías de cookies y las opciones que tienes para gestionarlas. Puedes aceptar su uso, rechazarlas o configurarlas según tus preferencias. Recuerda que puedes retirar tu consentimiento en cualquier momento.
En resumen, las cookies son una parte esencial de la experiencia en línea, pero es fundamental comprender cómo se utilizan y qué opciones tienes como usuario para controlarlas. ¡Explora las opciones disponibles y personaliza tu experiencia en la web de acuerdo a tus preferencias! archivo de datos.
2. Elimina valores atípicos o datos erróneos.
3. Estandariza los datos para que tengan la misma escala.
4. Realiza un análisis exploratorio de los datos para identificar tendencias y relaciones.
5. Aplica técnicas de reducción de dimensionalidad si es necesario.
6. Divide los datos en conjunto de entrenamiento y prueba.
7. Selecciona el modelo de machine learning más adecuado para el problema.
8. Entrena el modelo con los datos de entrenamiento.
9. Evalúa el rendimiento del modelo con los datos de prueba.
10. Realiza ajustes en el modelo si es necesario para mejorar su rendimiento.
11. Finalmente, utiliza el modelo entrenado para hacer predicciones sobre nuevos datos.
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