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conjunto de datos.
2. Elimina los valores atípicos.
3. Normaliza los datos si es necesario.
4. Elimina las columnas irrelevantes.
5. Verifica la consistencia de los datos.
6. Separa el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
7. Aplica técnicas de preprocesamiento como codificación de variables categóricas o manejo de datos faltantes.
8. Realiza un análisis exploratorio de datos para comprender mejor la distribución y relaciones entre las variables.
9. Aplica técnicas de reducción de dimensionalidad si es necesario.
10. Guarda el conjunto de datos preprocesado para su uso en modelos de aprendizaje automático.
FUENTE
