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 · 351 opiniones
Alfonso Cervantes Maldonado
@alfonsocm·
Muy buen curso, práctico y concreto
Irving Hernández
@irving.hernandez.ag·
Excelente curso introductorio. Te deja con sólidas bases
Platzi Tsunami
@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.
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.
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
Jose Fabricio Rodriguez Sanchez
@jf-02·
Que bueno sería ver un curso mas avanzado, esta información es muy importante
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Muy buen curso.
Javier Martínez González
@javiermargon·
Muy buen curso introductorio a ML!!!!
Orlando Ramirez
@orlandoramirez·
Se podría actualizar este curso, pero realmente ha sido muy bueno
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.
Ricardo Gomez
@ricagomeg·
Excelente
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.
Sandra Vega Contreras
@sandravega825·
Excelente el contenido, y la metodología del curso es una experiencia motivante para seguir indagando en los temas.
Antonio Demarco Bonino
@ademarcoboninogmail.com·
Es un gran paso en mi carrera de data science! A seguir creciendo en el mundo de los datos.
Adrian Lima
@adrianlima3·
Excelente el profesor, muy didáctico
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·
¡Excelente curso!
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
muy bueno
@ljmartinezm·
Lo mejor del curso es entender el funcionamiento de una regresión para de esta forma, entender los resultados y saber cómo mejorarlos
Cristian Omar Rubio Ceja
@neneOda·
muy bien expliocado, hace falta una actualización de librerias, ya que hay una que esta depreciada en el curso
Marcelo Bengolea
@mfbengolea·
Muy buen curso. Es un resumen practico de todo lo aprendido hasta el momento.
Armando.surco1234
@armando.surco1234·
entender de mejor manera la regresión lineal y múltiple.
Alex Giraldo
@alex.giraldo9808·
Muy fácil de entender los temas.
Ramon Alejandro Puentes Vargas
@rapuentes·
Conceptos claros
Daniel Moreno
@damt·
Excelente curso de introducción a Regresión Lineal con Python y scikit-learn
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
71 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
90 horas
16 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.
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Machine Learning y Matemáticas con Python
27 horas
8 Profes
Aplica machine learning en tus análisis de datos y genera predicciones para tomar decisiones hacia el futuro.
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Data Scientist
127 horas
30 Profes
¡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
27 horas
7 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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