Curso de Regresión Lineal con Python y scikit-learn

4.7

339 opiniones

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

Introducción al curso

Cómo funciona la regresión lineal

Regresión lineal multivariable

Proyecto práctico

Pasos siguientes

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.

Ver cursos de Luis

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 · 339 opiniones

Alfonso Cervantes Maldonado

@alfonsocm·

Muy buen curso, práctico y concreto

Luis Horacio Ríos Carrillo

@luis.h.rios.c·

Gran curso!

Jose Fabricio Rodriguez Sanchez

@jf-02·

Que bueno sería ver un curso mas avanzado, esta información es muy importante

Antonio Ramón Molina Simancas

@amolinasimancas·

Buen curso, es básico pero va al grano!

Mateo Chaves Vanegas

@mchavezv·

Un curso mucho mas enfocado, el profesor era muy claro y directo con sus explicaciones, un curso muy recomendado para iniciar con los modelos de machine learning

Nery Fuentes

@nery.fuentes·

Excelente curso :)

Ludwing Jeffry Fransua González Quinteros

@ludwingjeffry·

La manera eficiente de enseñar la complejidad de la Regresión Lineal

Andrés Felipe Ruiz Medina

@andresfruizmedina·

Excelente curso, al inicio un poco enredado si no se conoce del tema pero poco a pco el profesor va explicando muy bien

Daniel Cardona Velasquez

@dacardonave·

Excelente curso introductorio a las técnicas de regresión con Python

Carlos Enrique Rodríguez Bernal

@cenrique91·

Excelente!

Andres Felipe Castañeda

@Johacas001·

Buen curso, facil de entender

Capital Humano

@Capitalhumano1·

bueno

RENÉ CARDOSO

@rcardosob·

Excelente curso. Excelente profesor. Explica de forma muy sencilla. Aunque no profundiza en demasía, me gustó mucho el curso. De uno depende la profundización.

Francisco Borrero

@franciscob0809·

Está perfectamente explicado qué es una regresión lineal, qué herramientas estadísticas hay en su uso, cómo crearlo usando Python y cómo evaluarlo usando residuales. Todo ello hace que sea fácilmente aplicable.

Sandra Vega Contreras

@sandravega825·

Excelente el contenido, y la metodología del curso es una experiencia motivante para seguir indagando en los temas.

Adrian Lima

@adrianlima3·

Excelente el profesor, muy didáctico

Daniel da Silva Jarque

@ddasilvajarque·

Gracias a al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.

Mauricio Davila Rafesca

@davil_r·

¡Excelente curso!

Enrique Jiménez Téllez

@enriquejimneztllez·

Buen curso

David Salazar Saldarriaga

@dsalazarsa·

muy bueno

Elío Diez

@eliodiez·

Muchísima claridad en las explicaciones y mucho orden en los notebooks. ¡Buenísimo!

Francisco Matta Perdomo

@fmattaperdomo·

Que gran curso. muy bien explicado. un gran maestro. recomendado.

Javier Agudelo

@Javierxd1·

Un muy buen curso. Sin embargo en el exámen existen algunas preguntas algo ambiguas. Sería interesante profundizar un poco más en los aspectos matemáticos

Luis Fernando

@luistuamigo2014·

la modelos y métodos predictivos

ricardo andres naranjo loaiza

@chitara44·

el modelo de enseñanza involucrando ejemplos hace mas efectivo el proceso de enseñanza

Juan Felipe Rodriguez Valencia

@Jrovez·

excelente contenido del curso; motiva a seguir la carrera de inteligencia artificial

@kuen573jn·

El material practico (notebooks) fue imprescindible para comprender el tema

Isaac Bryan Ascanoa Roncall

@Bryan0101·

En este curso, lo mejor fue conocer lo que te puede llevar el conocimiento de la regresion lineal y como lo debes aplicar con datos de dataset. Es algo a tener en cuenta.