{"id":181761,"date":"2025-10-24T07:30:00","date_gmt":"2025-10-24T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=181761"},"modified":"2025-10-20T13:40:03","modified_gmt":"2025-10-20T12:40:03","slug":"feature-engineering-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/feature-engineering-que-es","title":{"rendered":"Feature Engineering: \u00bfQu\u00e9 es? \u00bfQu\u00e9 importancia tiene en IA?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181761\" class=\"elementor elementor-181761\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ddce138 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ddce138\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-96b221e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"96b221e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>El Feature Engineering es el arte de transformar datos brutos en variables inteligentes, comprensibles por los modelos de machine learning. Es una etapa crucial, a menudo subestimada, que puede marcar toda la diferencia. \u00a1Descubre todo lo que necesitas saber!<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cfc7b30 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cfc7b30\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Los algoritmos de Machine Learning<\/strong> son a menudo percibidos como <\/span><b>potentes cajas negras<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Son capaces de <\/span><b>predecir<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> el fraude, <\/span><b>diagnosticar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> una enfermedad o <\/span><b>recomendar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> la pel\u00edcula adecuada, pero \u00bfc\u00f3mo?<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En realidad, su rendimiento depende de un ingrediente mucho m\u00e1s discreto: <\/span><b>los datos de entrada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Y m\u00e1s precisamente, la manera en que <\/span><b>estos datos son preparados, transformados, enriquecidos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Este trabajo minucioso tiene un nombre: <\/span><b>el Feature Engineering<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Literalmente, la ingenier\u00eda de variables.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es una etapa clave del <\/span><b>pipeline de Machine Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, a menudo descuidada por los principiantes, pero apreciada por los <\/span><b>Data Scientists<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> experimentados. \u00bfPor qu\u00e9? Porque un buen modelo con <\/span><b>malas variables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sigue siendo&#8230; un mal modelo. Mientras que un algoritmo simple puede brillar con <\/span><b>buenas features<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bien pensadas. \u00a1Comencemos por clarificar lo que cubre este concepto fundamental!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c5dde0b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c5dde0b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b30b184 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b30b184\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-large\">El arte de transformar los datos en oro predictivo<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd68215 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dd68215\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El Feature Engineering consiste simplemente en <\/span><b>transformar datos brutos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en variables explotables por <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/stable-diffusion-todo-lo-que-necesitas-saber\"><span style=\"font-weight: 400;\">un modelo de Machine Learning<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Se trata tanto de <\/span><b>limpiar, estructurar, enriquecer y reformular la informaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para extraer todo su valor predictivo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tomemos un ejemplo simple. Una columna <\/span><b>\u00abFecha de pedido\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bruta, tal cual, no le dice mucho a un modelo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, si extraemos de ella el d\u00eda de la semana, el mes, o un indicador \u00abfestivo o no\u00bb, obtenemos variables mucho m\u00e1s significativas para predecir un volumen de compra. Lo mismo ocurre con una direcci\u00f3n IP: transformada en pa\u00eds o zona horaria, se convierte en una se\u00f1al \u00fatil.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Atenci\u00f3n, el <\/span><b>feature engineering<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a menudo se confunde con dos nociones cercanas. El <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/datacleaning-limpieza-de-datos-definicion-tecnicas-importancia-en-data-science\"><span style=\"font-weight: 400;\">data cleaning<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, que busca corregir errores o valores ausentes, y la <\/span><b>feature selection<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que interviene m\u00e1s tarde para elegir las variables m\u00e1s pertinentes. Aqu\u00ed, estamos en una l\u00f3gica creativa: <\/span><b>fabricar, transformar, combinar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Un mismo dato fuente puede dar lugar a varias <\/span><b>variables inteligentes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Es un trabajo que mezcla intuici\u00f3n de negocio, rigor estad\u00edstico&#8230; y a veces un poco de intuici\u00f3n.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a6d01e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"9a6d01e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181764\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-1.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-1-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-1-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-1-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-348208e elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"348208e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Profundizar en el Feature Engineering<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-191e970 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"191e970\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7fa0639 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7fa0639\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-large\">Una buena variable vale m\u00e1s que mil l\u00edneas de c\u00f3digo<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a570038 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a570038\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Se podr\u00eda pensar que <\/span><b>son los algoritmos los que hacen todo el trabajo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Pero en realidad, un modelo depende de los datos que se le proporcionen. Incluso las arquitecturas m\u00e1s avanzadas dependen de las variables que se les suministran. Un ejemplo cl\u00e1sico: est\u00e1s buscando predecir la tasa de cancelaci\u00f3n de una suscripci\u00f3n. Si te limitas a los datos brutos (edad, g\u00e9nero, fecha de inscripci\u00f3n), tus <\/span><b>predicciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ser\u00e1n limitadas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero si a\u00f1ades variables creadas a partir del comportamiento (n\u00famero de conexiones en los \u00faltimos 30 d\u00edas, duraci\u00f3n media de uso, evoluci\u00f3n de la frecuencia de uso&#8230;), tu rendimiento puede despegar. Y esto no es solo una percepci\u00f3n de experto: un estudio titulado <\/span><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/xpl\/RecentIssue.jsp?punumber=69\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering<\/span><\/i><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> muestra que la <\/span><b>ganancia en rendimiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> derivada del feature engineering a menudo supera la relacionada con la elecci\u00f3n del algoritmo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Se puede razonablemente estimar que el 80% del trabajo reside en el Feature Engineering, frente al 20% para el entrenamiento. Esta etapa es, por lo tanto, determinante y a menudo subestimada. Tambi\u00e9n es ah\u00ed donde <\/span><b>la experiencia humana<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> toma toda su importancia: comprender el negocio, identificar las se\u00f1ales d\u00e9biles adecuadas y saber transformarlas en variables explotables\u2026 ese es el verdadero poder del <\/span><b>Feature Engineering<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ea5f46 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8ea5f46\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bf68d3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0bf68d3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-large\">Las principales t\u00e9cnicas a conocer<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d89c4cb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d89c4cb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pasemos a las cosas concretas: \u00bfc\u00f3mo se hace, en la pr\u00e1ctica, Feature Engineering? Aqu\u00ed hay algunas <\/span><b>t\u00e9cnicas clave<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que todo <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-scientist-vs-data-analyst\"><span style=\"font-weight: 400;\">Data Scientist o analista<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> deber\u00eda dominar.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Primero, <\/span><b>la codificaci\u00f3n de variables categ\u00f3ricas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Los modelos necesitan n\u00fameros. Por lo tanto, una variable como \u00abTipo de cliente\u00bb (VIP, cl\u00e1sico, nuevo) debe ser transformada. Se habla de <\/span><b><i>Label encoding<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para un <\/span><b>orden impl\u00edcito<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, y de <\/span><b><i>One-hot encoding<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para <\/span><b>categor\u00edas independientes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Pero atenci\u00f3n a la trampa del \u00abmal de la dimensi\u00f3n\u00bb si tienes demasiadas categor\u00edas\u2026<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Hablemos tambi\u00e9n de <\/span><b>normalizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>estandardizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Algunas <\/span><b>variables num\u00e9ricas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> tienen escalas muy diferentes. Para evitar que una domine a la otra en los c\u00e1lculos, se llevan a escalas comparables: <\/span><b>StandardScaler<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (centrado reducido) para los modelos lineales, y <\/span><b>MinMaxScaler<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para redes neuronales o distancias.<\/span><\/p><p><b>La creaci\u00f3n de nuevas features<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, por su parte, consiste en combinar dos columnas, crear ratios, hacer agrupaciones temporales o geogr\u00e1ficas\u2026 Por ejemplo, \u00abingreso \/ n\u00famero de personas en el hogar\u00bb genera una variable mucho m\u00e1s significativa que las dos por separado.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Otro cl\u00e1sico: <\/span><b>el feature crossing<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> consiste en crear una <\/span><b>interacci\u00f3n entre dos variables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (ej: edad x nivel de estudios). Adem\u00e1s, la gesti\u00f3n de valores ausentes y outliers busca imputar un valor medio, utilizar indicadores de presencia de datos ausentes, eliminar o transformar los extremos\u2026<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas etapas son todas parte integral del Feature Engineering. Un ejemplo simple: a\u00f1adir una <\/span><b>variable booleana<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que indique si un dato falta a menudo permite revelar un efecto oculto (\u00bfun pr\u00e9stamo rechazado? \u00bfun cliente que no proporciona su ingreso?). La <\/span><b>ingenier\u00eda de variables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es entonces una mezcla de sentido com\u00fan, rigor estad\u00edstico y creatividad. Veamos ahora c\u00f3mo adaptarla a los diferentes tipos de datos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-229191e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"229191e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181765\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-2.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-2-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-2-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-2-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b4e494 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5b4e494\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Dominar el Feature Engineering de la A a la Z<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da2ba26 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"da2ba26\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-109616f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"109616f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-large\">Para cada tipo de datos, sus trucos<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63ae3f5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"63ae3f5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">No todos los datos se tratan de la misma manera. Cada tipo requiere sus propias <\/span><b>t\u00e9cnicas de feature engineering<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, a menudo sutiles pero siempre decisivas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los <\/span><b>datos num\u00e9ricos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son los m\u00e1s directos de manipular, pero reservan sorpresas. No basta con inyectarlos tal cual. Es necesario <\/span><b>escalarlos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, a veces <\/span><b>transformarlos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (logaritmo, ra\u00edz cuadrada) o incluso detectar los <\/span><b>umbrales significativos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Por ejemplo, un ingreso bruto puede ser poco informativo, mientras que un ingreso categorizado por tramos puede desbloquear correlaciones ocultas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQu\u00e9 pasa con los <\/span><b>datos categ\u00f3ricos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">? Como hemos visto: codificar correctamente es fundamental. Pero tambi\u00e9n es posible extraer valor de ellos mediante <\/span><b>estad\u00edsticas agregadas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Se puede citar como ejemplo el ingreso promedio por profesi\u00f3n, o agrupamientos manuales para reducir el n\u00famero de clases. Un truco es <\/span><b>agrupar las categor\u00edas raras en \u00abOtros\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para evitar columnas in\u00fatiles.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por su parte, los <\/span><b>datos temporales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son un campo de exploraci\u00f3n inmenso. Una simple \u00abfecha de inscripci\u00f3n\u00bb puede dar antig\u00fcedad, el d\u00eda de la semana, la temporada o la diferencia con otro evento (ej: entre dos compras).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Otra t\u00e9cnica poderosa es transformar el <\/span><b>tiempo en ciclo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (ej: sinusoide para las horas o los meses). A partir de los datos textuales, incluso sin <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nlp-introduccion\"><span style=\"font-weight: 400;\">NLP avanzado<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, se pueden extraer <\/span><b>indicadores<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> simples pero \u00fatiles: longitud del texto, n\u00famero de may\u00fasculas, de emojis, de palabras espec\u00edficas&#8230; Incluso es posible extraer un puntaje de sentimiento a trav\u00e9s de una API externa. A veces, son estas <\/span><b>\u00abtext features\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> improvisadas las que marcan toda la diferencia.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En lo que respecta a los <\/span><b>datos de imagen, sonido o video, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">el feature engineering a menudo pasa por la extracci\u00f3n automatizada de descriptores: histogramas de colores, contornos, MFCC para el sonido&#8230; Pero desde el <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/aprendizaje-profundo-con-tensorflow-playground\"><span style=\"font-weight: 400;\">auge del deep learning<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, a menudo se utilizan <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/convolutional-neural-network-es\"><span style=\"font-weight: 400;\">modelos preentrenados como CNN<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/recurrent-neural-network-rnn-de-que-se-trata\"><span style=\"font-weight: 400;\">RNN<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> para extraer autom\u00e1ticamente <\/span><b>vectores de features<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cada tipo de dato puede entonces ser enriquecido, siempre que se sepa d\u00f3nde buscar. \u00bfPero es necesario hacerlo siempre uno mismo&#8230; o se puede automatizar la operaci\u00f3n?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-debb0a4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"debb0a4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76faff0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"76faff0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-large\">\u00bfAutomatizar o no? El auge del Feature Engineering autom\u00e1tico<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-701b67b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"701b67b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con el auge de las herramientas de <strong>AutoML<\/strong>, una pregunta agita a la comunidad de datos: \u00bfse puede <\/span><b>automatizar el feature engineering<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">?<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Soluciones como <strong>Featuretools<\/strong>, <\/span><b>DataRobot<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>H2O.ai<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, o <\/span><b>Google Cloud AutoML<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> permiten <\/span><b>generar autom\u00e1ticamente variables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a partir de <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/conjunto-de-datos-o-datasets\"><span style=\"font-weight: 400;\">datasets<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> brutos. Detectan los tipos de datos, las relaciones entre tablas, aplican transformaciones comunes, prueban combinaciones&#8230; En pocos minutos, se pueden obtener cientos de features. Es especialmente \u00fatil para <\/span><b>prototipar r\u00e1pidamente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>trabajar con bases amplias y complejas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o incluso para <\/span><b>democratizar el uso del ML<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en equipos no t\u00e9cnicos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero esta automatizaci\u00f3n tiene sus <\/span><b>l\u00edmites<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Las features generadas son a veces <\/span><b>incomprensibles<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>redundantes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><b>sobreoptimizadas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Y sobre todo: pasan por alto el contexto empresarial, donde el ser humano puede intuir una perspectiva decisiva. Es decir, la automatizaci\u00f3n puede aumentar el rendimiento, pero no reemplaza la comprensi\u00f3n. \u00bfLa mejor combinaci\u00f3n? El humano define las grandes l\u00f3gicas, la herramienta explora las variantes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b995357 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b995357\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-3.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181766\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-3.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-3-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-3-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-3-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b04b12 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5b04b12\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Saber automatizar el Feature Engineering<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1684c6a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1684c6a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c7c16f9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c7c16f9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-large\">Deep Learning: \u00bfel fin del feature engineering? No tan r\u00e1pido<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9085be8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9085be8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La llegada del Deep Learning tambi\u00e9n ha sacudido los h\u00e1bitos. Se escucha a menudo que estos modelos \u00abno necesitan feature engineering\u00bb, ya que aprenden directamente las representaciones pertinentes a partir de los datos brutos. Y eso es cierto&#8230; en parte.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/convolutional-neural-network-es\">redes neuronales convolutivas (CNN)<\/a> saben extraer patrones visuales a partir de p\u00edxeles. Las <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/memoria-a-largo-plazo-a-corto-plazo-lstm\"><span style=\"font-weight: 400;\">LSTM<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y los <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/modelos-de-transformacion-que-son\"><span style=\"font-weight: 400;\">transformers<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> identifican patrones en secuencias temporales o texto sin necesidad de extraer manualmente features. Pero <\/span><b>esta automatizaci\u00f3n no hace que el feature engineering sea obsoleto<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. \u00bfPor qu\u00e9? Primero, porque en muchos casos empresariales, <\/span><b>los datasets son tabulares<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Es decir, en forma de columnas cl\u00e1sicas (edad, ingreso, fecha, etc.). Y en este terreno, los modelos de Deep Learning son a menudo menos efectivos que enfoques cl\u00e1sicos como <strong>XGBoost<\/strong>, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/random-forest-bosque-aleatorio-definicion-y-funcionamiento\"><span style=\"font-weight: 400;\">Random Forest<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, incluso en arquitecturas profundas, el feature engineering puede reducir la complejidad de un problema, mejorar la convergencia del modelo o proporcionar se\u00f1ales que la red tardar\u00eda mucho en detectar. En proyectos reales, <\/span><b>la comprensi\u00f3n humana sigue siendo indispensable<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Un modelo que rinde sin que sepamos por qu\u00e9 no siempre es explotable. Y el feature engineering permite precisamente <\/span><b>hacer que el modelo sea m\u00e1s legible<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, creando variables cercanas al negocio.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">As\u00ed que s\u00ed, <\/span><b>el deep learning automatiza ciertos pasos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Pero el Feature Engineering sigue siendo un valioso recurso, especialmente con los datos cl\u00e1sicos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2dc441e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2dc441e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79010c3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"79010c3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-large\">Conclusi\u00f3n: el feature engineering, la verdadera clave de los modelos IA exitosos<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b922c1d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b922c1d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al transformar los datos brutos en verdaderas se\u00f1ales, el <\/span><b>Feature Engineering<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ilumina los modelos y hace el enlace entre el conocimiento de negocio y la potencia algor\u00edtmica. Es a menudo este trabajo oculto el que permite a un modelo b\u00e1sico superar una arquitectura compleja. <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/convertirse-en-cientifico-de-datos\"><span style=\"font-weight: 400;\">Un buen Data Scientist<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> no es solo alguien que conoce los algoritmos. Es tambi\u00e9n <\/span><b>un artesano de las variables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, capaz de ver lo que otros ignoran.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para aprender a dominar el feature engineering, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\"><span style=\"font-weight: 400;\">DataScientest ofrece formaciones en Data Science e inteligencia artificial<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> dise\u00f1adas para combinar teor\u00eda, casos pr\u00e1cticos y proyectos concretos. En nuestra <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\"><span style=\"font-weight: 400;\">formaci\u00f3n de Data Scientist<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, aprender\u00e1s a construir modelos s\u00f3lidos, pero tambi\u00e9n a alimentarlos con features pertinentes, evaluarlos, desplegarlos\u2026 todo lo que la IA a\u00fan no puede automatizar por s\u00ed sola.<\/span><\/p><p><b>Nuestra pedagog\u00eda est\u00e1 orientada hacia la pr\u00e1ctica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: manipulas datos reales, pasas por todas las etapas de un proyecto de IA y sales con una <\/span><b>certificaci\u00f3n reconocida<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Ya sea <\/span><b>en Bootcamp intensivo o a tiempo parcial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, DataScientest se adapta a tu agenda. \u00a1Descubre <\/span><b>DataScientest<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y aprende a <\/span><b>dise\u00f1ar las features<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que marcan la diferencia!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-307129e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"307129e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-4.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181767\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/09\/feature-engineering-datascientest-4.webp 1536w, 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class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubrir nuestros diferentes cursos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b251fc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7b251fc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora que sabes todo sobre el Feature Engineering, te invitamos a descubrir <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\"><span style=\"font-weight: 400;\">nuestro art\u00edculo completo sobre Machine Learning<\/span><\/a>.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ac5458e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ac5458e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-86a80c1 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"86a80c1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"El arte de transformar los datos en oro predictivo\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"El Feature Engineering consiste en transformar datos brutos en variables explotables por un modelo de Machine Learning.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Una buena variable vale m\u00e1s que mil l\u00edneas de c\u00f3digo\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Un modelo simple puede superar uno complejo si dispone de variables bien pensadas y alineadas con el problema de negocio.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Las principales t\u00e9cnicas a conocer\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Incluyen codificaci\u00f3n de variables categ\u00f3ricas, normalizaci\u00f3n, creaci\u00f3n de nuevas features, feature crossing y gesti\u00f3n de valores ausentes.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Para cada tipo de datos, sus trucos\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Los datos num\u00e9ricos, categ\u00f3ricos, temporales, textuales o visuales requieren t\u00e9cnicas espec\u00edficas de ingenier\u00eda de variables.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfAutomatizar o no? El auge del Feature Engineering autom\u00e1tico\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Herramientas de AutoML permiten generar variables autom\u00e1ticamente, pero no reemplazan la comprensi\u00f3n del contexto empresarial.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Deep Learning: \u00bfel fin del feature engineering? 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