Ejercicio de programación con ScikitLearn: Introducción al preprocesamiento de datos

Crea un archivo .ipynb que realice lo siguiente desde cero:

1. Crea o simula un pequeño dataset (por ejemplo, mediante listas o arrays) que contenga al menos una columna numérica con valores faltantes y otra sin preprocesar. Ejemplo:

data = {
    'feature_num': [10, 15, np.nan, 20, 25, np.nan, 30],
    'feature_constante': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
}
df_original = pd.DataFrame(data)

1. Utiliza SimpleImputer del módulo sklearn.impute para completar los valores faltantes en la columna numérica, aplicando la estrategia de la media.
2. Aplica StandardScaler del módulo sklearn.preprocessing para escalar las características del dataset.
3. Muestra en pantalla el dataset original y el dataset preprocesado, destacando las transformaciones aplicadas.