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🎉La guía ha sido lanzada 🚀
Llevas meses queriendo empezar en Ciencia de Datos, guardando cursos y sin una ruta clara 📊
Llevo 8 años desarrollando en el mundo del dato y se lo que cuesta empezar.
La sobreinformación te frena.
He escrito algo GRATIS para que eso se acabe👇
🤖 Made with AI
¿Sabes lo que es el Data Leakage?
Es el error que hace que tu modelo parezca la hostia hasta que llega a producción.
Un modelo con 98 % de accuracy en validación y un desastre en el mundo real.
Básicamente, es cuando el modelo accede, sin que te des cuenta, a información que no tendría en el momento de predecir.
🟢 Para empezar
Imagina un examen en el que alguien te filtra las respuestas. Sacas un 10, pero no has aprendido nada.
Ejemplos típicos:
Normalizar o imputar con todo el dataset antes de dividir en train/test.
Incluir una variable que solo se conoce después del evento (p. ej., «días de impago» para predecir si habrá impago).
Duplicados que caen a la vez en train y test.
Regla de oro: divide primero, transforma después, ajustando los transformadores solo con train (usa Pipeline).
🔴 Para perfiles avanzados
Leakage temporal: en series o datos con orden, un split aleatorio mezcla futuro y pasado → Usa validación walk-forward o TimeSeriesSplit.
Leakage por grupo: si el mismo paciente, usuario o cliente aparece en train y test, el modelo memoriza identidades → Usa GroupKFold.
Leakage en feature engineering: target encoding sin validación anidada, agregaciones que incluyen la fila actual o el futuro.
Leakage en la selección de hiperparámetros: si ajustas sobre el mismo test, lo conviertes en validación. → Necesitas un holdout final intocable.
Señal de alarma: una feature con importancia desproporcionada o métricas «demasiado buenas».
🎯 Cómo detectarlo:
pregúntate para cada variable → ¿tendría este dato en el instante real de predicción?.
Si la respuesta es no, fuera.
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¿Qué opinión tenéis de Agap2 como consultora?
Me están llegando varias ofertas de trabajo de juniors y seniors y quiero saber si es un buen sitio como para compartirlas y que apliquéis.
Estos días están siendo un caos, con todo esto de la compra del piso, hipoteca, reforma... no le estoy dedicando el tiempo que me gustaría a X.
Esta semana quiero retomar y seguir compartiendo contenido sobre IA, Ciencia de Datos, ofertas de trabajo y el mundo Dev en general.
Quedaos por aquí si estáis empezando en este mundillo que pronto habrá cosas muy interesantes para vosotros 🙂



