Ya sea que ya estés acostumbrado a trabajar con MD o que estés gestionando este formato por primera vez, editarlo no debería parecer un desafío. Diferentes formatos pueden requerir aplicaciones específicas para abrirlos y editarlos correctamente. Sin embargo, si necesitas limpiar rápidamente palabras en MD como parte de tu proceso habitual, es recomendable encontrar una herramienta multifuncional de documentos que permita todo tipo de operaciones sin esfuerzo adicional.
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bienvenidos a unfold data science amigos, soy Amun y soy un científico de datos. Lo mismo que he escrito aquí, ¿ves algo inusual en este texto? Creo que la ortografía de esto está mal y así es como se ve el lenguaje natural. Así que en este video discutiremos cuáles son las técnicas de limpieza para el procesamiento del lenguaje natural. Debes estar consciente de que uno de los pasos más fundamentales y básicos del pipeline de ciencia de datos es limpiar los datos. Así que si estás tratando con números, entonces debes saber que hay técnicas como el tratamiento de valores faltantes y el tratamiento de valores atípicos, pero cuando tratamos con datos de texto, hay un conjunto completo de diferentes técnicas para limpiar los datos y eso es lo que vamos a discutir en este video. Comencemos uno por uno, así que esa técnica de limpieza de texto típicamente cae en dos categorías: limpieza básica y limpieza avanzada. Así que no siempre necesitamos hacer limpieza avanzada, pero hay algunas limpiezas básicas que quiero que entiendas primero, que necesariamente debes hacer.
