La limpieza de datos significa corregir datos desordenados — quitar errores, duplicados y entradas raras — antes de que un modelo los estudie.
Imagínalo así: Imagina repasar con un libro lleno de erratas, páginas rasgadas y páginas repetidas por error. ¡Aprenderías cosas incorrectas! La limpieza de datos es editar ese libro primero, para que repasar con él funcione de verdad.
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