# Introducción

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En el [Capítulo 3](/course/chapter3) tuviste tu primer acercamiento a la librería 🤗 Datasets y viste que existían 3 pasos principales para ajustar un modelo:

1. Cargar un conjunto de datos del Hub de Hugging Face.
2. Preprocesar los datos con `Dataset.map()`.
3. Cargar y calcular métricas.

¡Esto es apenas el principio de lo que 🤗 Datasets puede hacer! En este capítulo vamos a estudiar a profundidad esta librería y responderemos las siguientes preguntas:

* ¿Qué hacer cuando tu dataset no está en el Hub?
* ¿Cómo puedes subdividir tu dataset? (¿Y qué hacer si _realmente_ necesitas usar Pandas?)
* ¿Qué hacer cuando tu dataset es enorme y consume toda la RAM de tu computador?
* ¿Qué es la proyección en memoria (_memory mapping_) y Apache Arrow?
* ¿Cómo puedes crear tu propio dataset y subirlo al Hub?

Las técnicas que aprenderás aquí te van a preparar para las tareas de _tokenización_ avanzada y ajuste que verás en el [Capítulo 6](/course/chapter6) y el [Capítulo 7](/course/chapter7). ¡Así que ve por un café y arranquemos!

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