Las personas que trabajan en el campo de la ciencia de datos comprenden la importancia de los datos. La mayoría de los algoritmos de Machine Learning esperan conjuntos de datos completos y limpios sin ningún tipo de ruido o perturbación; desafortunadamente, los conjuntos de datos del mundo real son desordenados, se encuentran en diferentes escalas de medición y siempre existen los conocidos valores faltantes, es por ello que el manejo de datos faltantes se vuelve muy importante para realizar un correcto análisis como científicos de datos.
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