Las librerías de Machine Learning facilitan la vida enormemente a la hora de entrenar modelos que nos ayuden en nuestros procesos de negocio. Sin embargo, la gran parte del tiempo empleado en los proyectos de ML lo pasamos limpiando, modelando y procesando dato antes de siquiera entrenar ningún modelo. En esta sesión veremos algunas técnicas de modelado de datos y de construcción de pipelines en Python que pueden ayudarnos a robustecer y mejorar los resultados de nuestros modelos de ML.