Descripción: El esparcimiento en el contexto de MLOps, análisis predictivo y ciencia de datos se refiere a una condición en la que un conjunto de datos presenta una alta proporción de valores cero o faltantes. Este fenómeno puede surgir en diversas situaciones, como en la recopilación de datos de sensores, encuestas o registros de usuarios. La presencia de estos valores puede dificultar el análisis y la modelización, ya que muchos algoritmos de aprendizaje automático requieren datos completos para funcionar de manera efectiva. El esparcimiento puede ser un desafío significativo, ya que puede llevar a sesgos en los modelos, afectar la precisión de las predicciones y complicar la interpretación de los resultados. Para abordar este problema, se utilizan diversas técnicas de imputación y limpieza de datos, así como métodos específicos de modelado que pueden manejar datos esparcidos. En resumen, el esparcimiento es un aspecto crítico a considerar en el manejo de datos, ya que su correcta gestión es esencial para garantizar la calidad y la fiabilidad de los análisis y modelos generados en el ámbito de la ciencia de datos y MLOps.
