GalisLab 💻📊 (@galislab) header
GalisLab 💻📊 (@galislab) profile picture

🤖 Data Scientist & AI Engineer 📈 Te enseño Ciencia de Datos, Python e IA 📩 Contacto → [email protected]

Nómada digital 🌍
Joined May 2025
Photo by GalisLab 💻📊 (@galislab)Photo by GalisLab 💻📊 (@galislab)Photo by GalisLab 💻📊 (@galislab)Photo by GalisLab 💻📊 (@galislab)Photo by GalisLab 💻📊 (@galislab)Photo by GalisLab 💻📊 (@galislab)Photo by GalisLab 💻📊 (@galislab)Photo by GalisLab 💻📊 (@galislab)Photo by GalisLab 💻📊 (@galislab)Photo by GalisLab 💻📊 (@galislab)
🎉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
4
9
1
58
20,304
El nuevo "tengo tierras":
1
9
643
¿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.
1
4
443
🐍 Curso de Python para Ciencia de Datos GRATIS de freeCodeCamp 👇 → EDA → A/B Testing → BI → Proyectos ✅ +5.5 horas de video ✅ Teoría + práctica Link en el primer comentario ⬇️
1
4
424
¿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.
2
8
5,047
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 🙂
3
11
1,110