¿Qué técnicas de deduplicación de datos en pipeline?

Para la deduplicación de datos en el pipeline se aplican las siguientes técnicas:

• Hashing: Creación de sumas hash para cada registro y comparación de las mismas para identificar duplicados.
• Uso de claves únicas: Definición de identificadores únicos (por ejemplo, ID, combinación de campos) para filtrar registros repetidos.
• Ordenamiento y comparación: Ordenar los datos y comparar secuencialmente los elementos vecinos para eliminar duplicados.
• Filtros de Bloom: Estructuras de datos eficientes para verificar previamente la presencia de un elemento en un conjunto.
• Uso de bibliotecas y herramientas especializadas: Por ejemplo, Apache Spark tiene métodos integrados como dropDuplicates.

Ejemplo en Python usando Pandas:

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 2, 3],
    'value': ['a', 'b', 'b', 'c']
})

# Eliminar duplicados en todas las columnas
clean_data = data.drop_duplicates()
print(clean_data)

En un pipeline de ML, la deduplicación ayuda a mejorar la calidad de los datos y a evitar distorsiones durante el entrenamiento de modelos.