Preparación para ML: Transformación de datos

Introducción

La preparación de datos es una etapa crucial en la ciencia de datos y machine learning (ML). A pesar de que Python y herramientas como Pandas son fundamentales, SQL también desempeña un papel vital al procesar grandes volúmenes de datos estructurados. En esta unidad, exploraremos cómo transformar datos utilizando SQL para optimizar su preparación antes del análisis o el entrenamiento de modelos ML.

Explicación principal con ejemplos

La transformación de datos en SQL puede incluir operaciones como normalización, escalado y agregación. Vamos a ver algunos ejemplos prácticos:

Ejemplo 1: Normalización de valores numéricos

Supongamos que tenemos una tabla usuarios con la columna edad. Queremos aplicar una transformación para normalizar los datos. Podemos usar el siguiente script SQL:

SELECT 
    usuario_id,
    (edad - MIN(edad) OVER ()) / (MAX(edad) - MIN(edad) OVER ()) AS edad_normalizada
FROM usuarios;

Este script calcula la edad normalizada utilizando la fórmula (X - min(X)) / (max(X) - min(X)), donde min y max son los valores mínimos y máximos de la columna edad.

Ejemplo 2: Creación de variables derivadas

Supongamos que queremos crear una variable derivada en la tabla pedidos. Podemos usar el siguiente script:

WITH nueva_tabla AS (
    SELECT 
        pedido_id,
        cliente_id,
        fecha_pedido,
        SUM(cantidad) OVER (PARTITION BY cliente_id ORDER BY fecha_pedido) AS total_cantidades
    FROM pedidos
)
SELECT * FROM nueva_tabla;

Este script crea una variable total_cantidades que representa el acumulado de cantidades por cada cliente y cada pedido.

Ejemplo 3: Tratamiento de valores faltantes

A menudo es necesario manejar los valores nulos en las tablas. Podemos usar SQL para reemplazarlos con un valor específico:

UPDATE usuarios SET edad = 18 WHERE edad IS NULL;

Este script actualiza la columna edad a 18 donde estén presentes valores nulos.

Errores típicos / trampas

Al transformar datos en SQL, hay ciertas trampas y errores comunes que debes evitar:

1. Desnormalización de datos: Asegúrate de no desnormalizar los datos innecesariamente, lo cual puede llevar a problemas de rendimiento y consistencia.

1. No validar resultados: Antes de usar cualquier transformación en el conjunto de datos final, verifica que los resultados sean correctos. No asumas que las operaciones SQL se comportan como esperas.

1. Ignorar los índices: Los índices son cruciales para la optimización de consultas. Evita eliminar o deshabilitar índices innecesariamente sin una buena razón.

1. No considerar el orden: En algunas operaciones, el orden en que se procesan las filas puede ser significativo (por ejemplo, en window functions). Asegúrate de entender cómo el orden afecta tus resultados.

1. Usar funciones ineficientes: Algunas funciones pueden no ser optimizadas por el motor SQL. Busca alternativas más eficientes cuando sea posible.

Checklist accionable

Para preparar los datos correctamente para ML, sigue estos pasos:

1. Identifica las columnas a transformar: Determina cuáles son las características que necesitarán transformación.
2. Utiliza window functions adecuadamente: Asegúrate de comprender cómo funcionan y cómo pueden aplicarse en tu caso de uso.
3. Reemplaza valores faltantes: Decide qué hacer con los valores nulos (reemplazarlos, eliminar las filas o usar una estrategia más avanzada como imputación).
4. Normaliza los datos numéricos: Aplica técnicas de normalización para asegurar que los modelos no se vayan a dominar por variables con mayor escala.
5. Crea variables derivadas: Construye nuevas columnas basadas en las existentes para mejorar la calidad del modelo.
6. Verifica resultados: Siempre verifica y valida tus transformaciones antes de usarlas en el modelo final.

Siguientes pasos

Ahora que has aprendido a preparar datos con SQL, puedes seguir avanzando hacia otros aspectos del análisis de datos:

• Aprender más sobre Pandas: Pandas es una herramienta poderosa para manipular datos y preprocesar conjuntos de datos en Python.
• Explorar algoritmos ML básicos: Comienza a entender cómo funcionan los algoritmos de machine learning y cómo aplicarlos.
• Diseñar dashboards: Aprende a visualizar tus datos y modelos usando herramientas como Power BI, Tableau o Dash de Plotly.

¡Estos son solo algunos pasos para mejorar en la preparación y análisis de datos!