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.
software y recursos necesarios
- Python 3
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.7 · 355 opiniones
Irving Hernández
@irving.hernandez.ag·
Excelente curso introductorio. Te deja con sólidas bases
Alfonso Cervantes Maldonado
@alfonsocm·
Muy buen curso, práctico y concreto
Platzi Tsunami
@aguilaruriel368·
Excelente curso, lo recomiendo bastante
Luis Pinzon
@luis.pinzon·
Muchas gracias, el curso se entiende a la perfeccion, sin embargo, para estudiar de vuelta, seria chevre tener el resumen escrito de las clases.
Andres Martin
@acmartinn94·
muy buen curso
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
IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZ
@ivaxrubex·
Muy buen curso, solo me hubiera gustado que el profesor hubiera sido mas riguroso en las matemáticas.
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·
un curso bastante interesante para aprender sobre como funciona la regresion lineal en los modelos supervisados y como se implementa con sklearn
Juliana Castillo Araujo
@julianacastilloaraujo·
Excelente, gracias a este curso pude realizar mi proyecto
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
Javier Martínez González
@javiermargon·
Muy buen curso introductorio a ML!!!!
Orlando Ramirez
@orlandoramirez·
Se podría actualizar este curso, pero realmente ha sido muy bueno
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
Alejandro Mesa Bustamante
@mesabusta.alejandro·
Excelente curso!
Gustavo Pastor de la Cruz
@gustavopastordelacruz·
Excelente curso
Nery Fuentes
@nery.fuentes·
Excelente curso :)
@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
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
César Alejandro Ortiz Sánchez
@c0o01y3·
Excelente
Jose Rodriguez
@Joseroje·
Me gusto el curso, directamente a la practica, deberian actualizar o al menos colocar en los recursos o comentarios cuando halla librerias que estan desactualizadas, fue lo mas complicado
Andres Felipe Castañeda
@Johacas001·
Buen curso, facil de entender
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.
Andres Montes
@Andres.Montes·
entender mas a fondo la libreria de sklearn comprendiendo que hace cada cosa que se vio
Ing. Oscar Javier Quintero Salazar
@Osquing·
Muy buen curso para aprender regresion lineal.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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Data e Inteligencia Artificial
69 horas
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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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127 horas
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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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Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas 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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Data Scientist con Python
90 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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