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
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 · 346 opiniones
Irving Hernández
@irving.hernandez.ag·
Excelente curso introductorio. Te deja con sólidas bases
Alfonso Cervantes Maldonado
@alfonsocm·
Muy buen curso, práctico y concreto
@andrea.gutierrez·
ok
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente curso
IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZ
@ivaxrubex·
Muy buen curso, solo me hubiera gustado que el profesor hubiera sido mas riguroso en las matemáticas.
Alan Castellanos Sulca
@alandanielcastellanossulca·
l
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Muy buen curso.
Antonio Ramón Molina Simancas
@amolinasimancas·
Buen curso, es básico pero va al grano!
Javier Martínez González
@javiermargon·
Muy buen curso introductorio a ML!!!!
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Excelentes explicaciones del profesor.
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
@crafpinedoj·
Comprender la utilidad de la regresión lineal.
Miguel Andres Castro Bocarejo
@macb93·
Me pareció una clase muy buena, fácil de entender a través del proyecto que se hizo en clase.
Daniel Cardona Velasquez
@dacardonave·
Excelente curso introductorio a las técnicas de regresión con Python
Ricardo Gomez
@ricagomeg·
Excelente
Andres Felipe Castañeda
@Johacas001·
Buen curso, facil de entender
Juan Fonseca
@Scorpionsjc·
excelente
Yael Ramírez
@yaelrmz·
Me agrada la manera en que se organizó el curso además de que el profesor es muy bueno explicando
Adrian Lima
@adrianlima3·
Excelente el profesor, muy didáctico
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·
¡Excelente curso!
Cristian Omar Rubio Ceja
@neneOda·
muy bien expliocado, hace falta una actualización de librerias, ya que hay una que esta depreciada en el curso
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
Armando.surco1234
@armando.surco1234·
entender de mejor manera la regresión lineal y múltiple.
Alex Giraldo
@alex.giraldo9808·
Muy fácil de entender los temas.
Eliseo Baquero
@eliseo.baquero·
la explicación de one-hot-encoding y MSE
Daniel Moreno
@damt·
Excelente curso de introducción a Regresión Lineal con Python y scikit-learn
Pablo Campiño
@pcampo21·
Fue un excelente curso gracias a la metodología y al proyecto del curso que hace repasar su contenido. Igualmente importante fueron los aportes, los cuales brindan actualizaciones a ciertas aspectos obsoletos así como expiencia.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
72 horas
20 Profes
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
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Data Scientist con Python
99 horas
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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.
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Aplica machine learning en tus análisis de datos y genera predicciones para tomar decisiones hacia el futuro.
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¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
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Machine Learning con Python
28 horas
8 Profes
Aprende y aplica tus conocimientos para desarrollar soluciones avanzadas. Domina las habilidades necesarias para crear modelos de ML efectivos.
Comunidad
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