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El almacenamiento y la gestión de datos son claves en cualquier proyecto de machine learning. Desde la recolección y limpieza de los datos, hasta el uso de pipelines y bases de datos eficientes, cada paso es esencial para que los modelos funcionen correctamente. Además, es fundamental garantizar la seguridad y la calidad de los datos, así como monitorear cambios en ellos para mantener el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. ¡Un buen manejo de los datos es la base para lograr resultados confiables! 📊💻

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