Trabajar con documentos como la Orden de Trabajo de Limpieza puede parecer un desafío, especialmente si estás trabajando con este tipo por primera vez. A veces, incluso una pequeña edición puede crear un gran dolor de cabeza cuando no sabes cómo trabajar con el formato y evitar hacer un lío del proceso. Cuando se te asigna vincular texto en la Orden de Trabajo de Limpieza, siempre puedes hacer uso de un software de edición de imágenes. Otros pueden optar por un editor de texto convencional pero se quedan atascados cuando se les pide reformatear. Con DocHub, sin embargo, manejar una Orden de Trabajo de Limpieza no es más difícil que editar un archivo en cualquier otro formato.
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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 con 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, 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 tienes que hacer.
