Capacitar a los participantes en el preprocesamiento de datos para modelos de Inteligencia Artificial, proporcionando conocimientos y herramientas clave para la limpieza, transformación, reducción e integración de datos. Se busca garantizar que los estudiantes comprendan la importancia del preprocesamiento y puedan aplicarlo en proyectos reales, optimizando la calidad de los datos y mejorando el rendimiento de modelos predictivos.

- Comprender el papel del preprocesamiento en el ciclo de vida del análisis de datos y aprendizaje automático.
- Manejar librerías como NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y Scikit-learn para manipulación, análisis y visualización de datos.
- Aplicar técnicas de limpieza para tratar valores faltantes, outliers, datos duplicados e inconsistencias.
- Implementar métodos de reducción de datos como PCA, selección de características y muestreo.
- Realizar transformaciones como escalado, normalización y codificación de variables categóricas.
- Construir pipelines de preprocesamiento para automatizar 

- Jupyter Notebooks y Google Colab para desarrollo de ejercicios prácticos.
- Librerías de Python para análisis de datos: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.
- Datos reales para análisis y modelado en los casos de estudio.
- Material de referencia digital, artículos académicos y libros especializados.
- Presentaciones y guías de estudio proporcionadas por el instructor.