Nivel Intermedio
21 clases
2 horas de contenido
10 horas de práctica
Construye modelos de regresión lineal con Python y scikit-learn. Analiza datos, entrena y evalúa modelos, y mejora tus predicciones eliminando variables innecesarias. Aprende a usar métricas y técnicas avanzadas para optimizar resultados.
Clases del curso
Cómo funciona la regresión lineal
Regresión lineal multivariable
Proyecto práctico
Pasos siguientes
Certificado digital
¡Comparte tus logros con un certificado!
Cuando termines el curso tendrás acceso al certificado digital para compartirlo con tu familia, amigos, empleadores y la comunidad.
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Luis Fernando Laris
Senior Data Scientist en Baubap
Experto en la industria tech con múltiples años de experiencia en bancos y empresas importantes de México.
Sus pasatiempos son jugar videojuegos y pasar tiempo en familia.
Proyecto del curso
Predicción de gastos médicos con regresión lineal
Crea un modelo de inteligencia artificial utilizando Python y scikit-learn para generar predicciones sobre gastos médicos de pacientes. Utiliza más de una variable en tu modelo y mejóralo para obtener resultados más precisos.
conocimientos previos
- Estadística descriptiva e inferencial para data science.
- Cálculo para inteligencia artificial.
- Álgebra lineal para inteligencia artificial.
- Manipulación y análisis de datos con Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn.
software y recursos necesarios
- Python 3
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.7 · 334 opiniones
Alfonso Cervantes Maldonado
@alfonsocm·
Muy buen curso, práctico y concreto
Ludwing Jeffry Fransua González Quinteros
@ludwingjeffry·
La manera eficiente de enseñar la complejidad de la Regresión Lineal
Daniel Cardona Velasquez
@dacardonave·
Excelente curso introductorio a las técnicas de regresión con Python
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
César Alejandro Ortiz Sánchez
@c0o01y3·
Excelente
Ricardo Gomez
@ricagomeg·
Excelente
Antonio Demarco Bonino
@antonio-demarco-bonino·
Es un gran paso en mi carrera de data science! A seguir creciendo en el mundo de los datos.
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias a al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Cristian Omar Rubio Ceja
@neneOda·
muy bien expliocado, hace falta una actualización de librerias, ya que hay una que esta depreciada en el curso
ricardo andres naranjo loaiza
@chitara44·
el modelo de enseñanza involucrando ejemplos hace mas efectivo el proceso de enseñanza
Armando.surco1234
@armando.surco1234·
entender de mejor manera la regresión lineal y múltiple.
Daniel Moreno
@damt·
Excelente curso de introducción a Regresión Lineal con Python y scikit-learn
Federico Arias
@f_ariassuarez·
Me parecio poco profundo y al profe lo senti un poco inseguro, se equivoco varias veces en el colab y sus gestos no mostraban seguridad excepcional, ademas los ejemplos por analogia no eran los mejores. El curso fue bueno tho
Jhonatan Parra
@jhosteparos·
Excelente profesor
Sebastian López
@sebastian_lopez·
Excelente curso, para dar inicio al mundo de machine learning
Jose Rafael Diaz Suarez
@jrds5188·
Excelente Profesor
@john.castaneda9037·
Excelente curso de regresión lineal, enseña la mejor manera de tratar los datos y de encontrar el modelo de regresión que mas se acomode
Juan Sebastián Bonilla Sanchez
@jsbonillasanchez·
El cuso es muy bueno en su teoría pero hace falta unas leves actualizaciones en la practica.
Gabriel Divenuto
@gabrieldivenuto·
El nivel de detalle de cada explicación, con ejemplos concretos.
Alejandro Collado Valverde
@alecollado12·
Buen curso para empezar a entender como funciona el mundo del ML pero siento que le hace falta aplicarlo al mundo real, por ejemplo se puedo haber construido una funcion donde se le pasen los valores de las variables independientes para predecir la variable dependiente
Rosario Puertas Rios
@rosario.puertas·
Excelente tema y el profesor lo enfoco muy bien
@gredygarrido·
un repaso para actualizar y para otros un buen comienzo en python
Adriana Barriga Pacheco
@abarriga·
Lo practico e interactivo que son las clases, llevándonos a un análisis más profundo del tema para su mejor comprensión y aplicación técnica!
Yonatan Lopera Baena
@think4270.ylb·
Excelente el profe
Yeison Adolfo Yepes Avendano
@yeaya_ye6285·
excelente forma de poner en práctica la teoría
Alexis Julián Rojas Huamaní
@ajrojash·
Buena teoría.
William Camilo Correa Sandoval
@williamccs·
Excelente Profe, explica claramente el pipeline para entender los conceptos!
José Pablo Cabrera Romo
@jose94pablo·
¡Excelente curso!
ALEX QUISPE TORRES
@alexqtorre·
Excelente
DANIEL ENRIQUE OVALLE CERQUERA
@danielovalle·
Buen Curso. Muy conceptual y aplicado
Eleva tu aprendizaje
Complementa este curso con nuestras rutas de aprendizaje
Data Science e Inteligencia Artificial
Potencia tu carrera con nuestros cursos online de ciencia de datos. Domina la analítica de datos para resolver desafíos y certifícate como Data Scientist.
Ruta
Bases para Analítica y Ciencia de Datos
13 horas
7 Profes
Descubre roles y herramientas de análisis y ciencia de datos desde cero. Aprende matemáticas esenciales, Excel, estadística y probabilidad.
Ruta
Modelos de Difusión: Generación de Imágenes con AI
7 horas
4 Profes
Usa los modelos de difusión para generar imágenes que puedes usar en tus contenidos, campañas y proyectos.
Ruta
Data Scientist con Python
101 horas
18 Profes
Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
Ruta
Análisis y Manipulación de Datos con Python
25 horas
3 Profes
Da el siguiente paso como analista de datos utilizando Python. Maneja y analiza cantidades grandes de datos, profundiza y agiliza tu proceso de análisis.
Ruta
Análisis de Datos y Business Intelligence
27 horas
11 Profes
Analiza datos para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas para el negocio.
Ruta
Bases de datos SQL
24 horas
4 Profes
Sumérgete en el mundo de las bases de datos y SQL, esta ruta te proporcionará las habilidades esenciales para organizar y manipular datos de manera eficiente.
Ruta
Deep Learning: Computer Vision
22 horas
4 Profes
Adquiere comprensión y práctica de esta disciplina. Domina las técnicas esenciales para procesar imágenes y vídeos, y desarrolla aplicaciones innovadoras
Ruta
Data Warehousing y ETL
10 horas
3 Profes
Domina la gestión y procesos de ingeniería de datos a gran escala.
Ruta
Matemáticas para Machine Learning con Python
31 horas
8 Profes
Comprende cómo usar el poder de las matemáticas para crear y optimizar modelos de machine learning.
Ruta
AI: Desarrollo de Apps con LLMs
18 horas
7 Profes
Desarrolla aplicaciones de AI usando Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), como GPT-4 y Llama
Ruta
Machine Learning con Python
25 horas
7 Profes
Aprende y aplica tus conocimientos para desarrollar soluciones avanzadas. Domina las habilidades necesarias para crear modelos de ML efectivos.
Ruta
Domina Excel
13 horas
3 Profes
Aprende Excel de nivel básico a avanzado. Domina esta herramienta esencial para análisis de datos y toma de decisiones eficientes.
Ruta
Data Engineer
103 horas
17 Profes
Crea la infraestructura de extracción y preparación de datos para analítica en organizaciones.
Ruta
Deep Learning: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
39 horas
8 Profes
Domina el uso y desarrollo de modelos de lenguaje para tareas de procesamiento de texto con deep learning.
Ruta
Bases de Datos para Data Engineers
32 horas
6 Profes
Maneja bases de datos relacionales y NoSQL para modelar y almacenar datos para analítica y BI.
Ruta
Data Analyst
46 horas
12 Profes
Explora la especialidad de Data Analytics con cursos online: descubre patrones y crea informes estratégicos.
Ruta
Computación y Machine Learning en la Nube con AWS
31 horas
5 Profes
Gestiona tu infraestructura de datos en la nube. Eleva tus habilidades de Data Engineer y acércate al perfil de Machine Learning Engineer con AWS.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender