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Cómo CREAR datasets falsos para aprender Machine Learning (2024)
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En este video, aprenderás a crear una aplicación interactiva con Streamlit que te permitirá generar datos falsos utilizando Faker en español. Te mostraré paso a paso cómo configurar un proyecto que te permitirá seleccionar los campos de datos que deseas generar, definir la cantidad de registros y el orden de los mismos. Los datos generados se podrán descargar en un archivo Excel.
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#### Pasos del Proyecto:
1. **Instalación de Librerías**:
- Primero, instala las librerías necesarias: Streamlit, Faker, Openpyxl y Xlsxwriter.
2. **Creación del Archivo Principal**:
3. **Explicación del Código**:
- **Configuración de Faker**: Inicializamos Faker en español.
- **Definición de Campos Disponibles**: Creamos una lista de campos disponibles para la generación de datos.
- **Función para Generar Datos Falsos**: Generamos un DataFrame con los datos falsos seleccionados por el usuario.
- **Interfaz de Usuario en Streamlit**: Creamos una interfaz interactiva donde el usuario puede seleccionar los campos, la cantidad de datos y el orden de los campos.
- **Generación y Guardado de Datos**: Al presionar el botón, los datos se generan y se guardan en un archivo Excel. También se muestra una tabla con los datos generados y se proporciona un botón para descargar el archivo.
4. **Ejecución de la Aplicación**:
- Para ejecutar la aplicación, usa el comando correspondiente en la terminal. Esto iniciará un servidor local y abrirá la aplicación en tu navegador. Podrás interactuar con la interfaz para generar y descargar los datos falsos en un archivo Excel.
#### Beneficios de este Proyecto:
- **Versatilidad**: Puedes generar diferentes tipos de datos falsos para tus necesidades.
- **Interactividad**: La interfaz de Streamlit permite una experiencia de usuario fácil y dinámica.
- **Descarga Directa**: Los datos generados se pueden descargar directamente en formato Excel.
¡No olvides suscribirte a mi canal y darle like al video si te ha sido de ayuda! Si tienes alguna duda o sugerencia, déjala en los comentarios. ¡Gracias por ver el video!
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- **Definición de Campos Disponibles**: Creamos una lista de campos disponibles para la generación de datos.
- **Función para Generar Datos Falsos**: Generamos un DataFrame con los datos falsos seleccionados por el usuario.
- **Interfaz de Usuario en Streamlit**: Creamos una interfaz interactiva donde el usuario puede seleccionar los campos, la cantidad de datos y el orden de los campos.
- **Generación y Guardado de Datos**: Al presionar el botón, los datos se generan y se guardan en un archivo Excel. También se muestra una tabla con los datos generados y se proporciona un botón para descargar el archivo.
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#### Beneficios de este Proyecto:
- **Versatilidad**: Puedes generar diferentes tipos de datos falsos para tus necesidades.
- **Interactividad**: La interfaz de Streamlit permite una experiencia de usuario fácil y dinámica.
- **Descarga Directa**: Los datos generados se pueden descargar directamente en formato Excel.
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