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archivo de datos.

2. Elimina datos duplicados o irrelevantes.

3. Estandariza el formato de los datos (fechas, números, texto, etc.).

4. Completa los datos faltantes utilizando técnicas como imputación.

5. Transforma los datos para que estén en el formato adecuado para su análisis.

6. Verifica la consistencia de los datos y corrige posibles errores.

7. Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba si es necesario para modelos predictivos.

8. Aplica técnicas de codificación de variables categóricas si es necesario.

9. Normaliza o estandariza las variables si es necesario para ciertos modelos.

10. Realiza una exploración inicial de los datos para identificar posibles patrones o tendencias. texto de un documento PDF que contiene información confidencial.

2. Realiza un análisis de sentimiento en una serie de tweets para identificar la opinión del público sobre un producto específico.

3. Clasifica automáticamente una serie de correos electrónicos como spam o legítimos utilizando técnicas de aprendizaje automático.

4. Genera un resumen automático de un artículo de investigación científica para facilitar su comprensión rápida.

5. Identifica automáticamente entidades nombradas en un conjunto de documentos para facilitar la extracción de información relevante.

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