Los datos son el combustible de cualquier sistema de inteligencia artificial.
Nivel inicial
Qué encontrará en este capítulo
2.1Las seis dimensiones de la calidad
2.2Valores faltantes: tipos y causas
2.3Estrategias de imputación
2.4Elegir la estrategia correcta
2.5Un plan de control de calidad sostenible
2.6Panorama a octubre de 2026: la calidad como ingeniería
6 secciones · 20 apartados · 6 ejercicios con soluciones
Capítulo 2 de 14
Objetivos de aprendizaje del capítulo (5)
Comprender las seis dimensiones de la calidad de datos, distinguirlas entre sí y evaluar su impacto en los modelos.
Identificar y clasificar los valores faltantes según su mecanismo de generación, apoyándose en diagnósticos prácticos.
Aplicar estrategias de imputación apropiadas para cada situación, ajustándolas siempre sobre el conjunto de entrenamiento para evitar fugas de información.
Detectar y fusionar registros duplicados, tanto exactos como aproximados.
Diseñar un plan de control de calidad sostenible en el tiempo, con métricas, umbrales, alertas y responsables.
