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.
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.
software y recursos necesarios
- Python 3
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.7 · 358 opiniones
Irving Hernández
@irving.hernandez.ag·
Excelente curso introductorio. Te deja con sólidas bases
Alfonso Cervantes Maldonado
@alfonsocm·
Muy buen curso, práctico y concreto
Johann Sebastian Ruiz Lemus
@ruizlemusjohannsebastian·
si definitiva es una profundización a una de las técnicas de ciencia de datos
Bryan Castano
@Beaunix·
Excelente curso , muy bueno, el profesor explcia bien, se parende tanto la teoria como practica de LinearRegression y los dataset son muy conocidos .
Wilmer Fernando Sanabria
@wilmersanabria·
Totalmente, explica muy claro el codigo usado, sin asumir nada.
Guillermo Palacio
@gapalacic·
.
Uriel Aguilar Mauricio
@aguilaruriel368·
Excelente curso, lo recomiendo bastante
Adán Gabriel Menacho Menacho
@amenacho·
Me gusto la forma de explicar del profesor y como en cada lección se le iba dando forma al proyecto.
Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
@oscaralfonzomedranoyilalys·
Muchas gracias Team Platzi por el contenido tan claro. Los temas de regresión lineal, análisis de datos y métricas de evaluación me han sido de gran ayuda. Ahora tengo una base sólida para entender cómo preparar los datos, construir un modelo de regresión y, lo más importante, cómo utilizar métricas como R2 y MSE para evaluar su rendimiento.
@andrea.gutierrez·
ok
Jorge Ivan García Torres
@jorge.garciato·
excelente
IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZ
@ivaxrubex·
Muy buen curso, solo me hubiera gustado que el profesor hubiera sido mas riguroso en las matemáticas.
Juliana Castillo Araujo
@julianacastilloaraujo·
Excelente, gracias a este curso pude realizar mi proyecto
Luis Horacio Ríos Carrillo
@luis.h.rios.c·
Gran curso!
Alan Castellanos Sulca
@alandanielcastellanossulca·
l
Javier Martínez González
@javiermargon·
Muy buen curso introductorio a ML!!!!
Orlando Ramirez
@orlandoramirez·
Se podría actualizar este curso, pero realmente ha sido muy bueno
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
Alejandro Mesa Bustamante
@mesabusta.alejandro·
Excelente curso!
Gustavo Pastor de la Cruz
@gustavopastordelacruz·
Excelente curso
Nery Fuentes
@nery.fuentes·
Excelente curso :)
Mathew Fuentes
@maticus.15.1·
Excelente curso
Daniel Cardona Velasquez
@dacardonave·
Excelente curso introductorio a las técnicas de regresión con Python
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Ricardo Gomez
@ricagomeg·
Excelente
Andres Felipe Castañeda
@Johacas001·
Buen curso, facil de entender
Juan Fonseca
@Scorpionsjc·
excelente
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.
Eleva tu aprendizaje
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