La generación y aprobación de documentos son elementos principales de tus flujos de trabajo diarios. Estos procedimientos tienden a ser repetitivos y que consumen mucho tiempo, lo que impacta a tus equipos y departamentos. Específicamente, la creación, almacenamiento y ubicación de la plantilla de NDA son significativos para asegurar la productividad de tu empresa. Una solución en línea completa puede abordar una serie de problemas cruciales relacionados con la efectividad de tus equipos y la gestión de documentos: elimina tareas engorrosas, facilita la tarea de encontrar documentos y recopilar firmas, y contribuye a informes y análisis más precisos. Es entonces cuando podrías necesitar una solución robusta y multifuncional como DocHub para gestionar estas tareas de manera rápida y a prueba de errores.
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en este video vamos a aprender cómo limpiar datos de texto en python solo un breve resumen, sin embargo, recordemos que dijimos que limpiar datos de texto implica esencialmente transformar texto en bruto en un formato que sea adecuado para el análisis textual o, de hecho, el análisis de sentimientos y dijimos que formalmente implica esencialmente vectorizar datos de texto, pasando de un bloque de texto a una bolsa de palabras relativamente más estructurada o una lista de palabras o tokens de palabras. Además, recordemos que dijimos que limpiar texto es un proceso de tres pasos donde comenzamos eliminando números, símbolos y todos los caracteres no alfabéticos, luego pasamos a armonizar la letra k, asegurándonos de que todas las palabras estén en minúsculas y, finalmente, eliminando las palabras más comunes, es decir, eliminando las palabras vacías. Ahora, afortunadamente, python hace que todo este proceso sea increíblemente fácil, así que vamos a ver cómo se ve esto en nuestro cuaderno jupyter. Así que aquí estamos en un nuevo cuaderno jupyter y lo primero que notarás, por supuesto, es que hay
