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2. Elimina valores atípicos y datos irrelevantes
3. Normaliza o estandariza los datos para que tengan la misma escala
4. Realiza un análisis exploratorio de los datos para identificar patrones y relaciones
5. Aplica técnicas de procesamiento de datos como transformaciones, reducción de dimensionalidad o selección de características
6. Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba para poder evaluar el rendimiento del modelo
7. Aplica algoritmos de aprendizaje automático para construir un modelo predictivo
8. Evalúa el rendimiento del modelo utilizando métricas adecuadas
9. Ajusta los hiperparámetros del modelo para mejorar su rendimiento
10. Realiza pruebas adicionales para verificar la robustez del modelo y su capacidad de generalización.
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