Nivel Intermedio
21 clases
2 horas de contenido
10 horas de práctica
Aprende a crear tus primeros modelos de regresión lineal. Conoce cómo funciona todo el proceso para implementar este algoritmo de machine learning para predecir información sobre datos numéricos.
Clases del curso
Cómo funciona la regresión lineal
Regresión lineal multivariable
Proyecto práctico
Pasos siguientes
Certificado digital
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Cuando termines el curso tendrás acceso al certificado digital para compartirlo con tu familia, amigos, empleadores y la comunidad.
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.
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Opiniones del curso
4.7 · 333 opiniones
Alfonso Cervantes Maldonado
@alfonsocm·
Muy buen curso, práctico y concreto
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Muy buen curso.
Javier Martínez González
@javiermargon·
Muy buen curso introductorio a ML!!!!
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Excelentes explicaciones del profesor.
Angel Armando Estrada Engallo
@angest1000·
Super bien explicado y facil de entender
@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
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
Jorge Gaona
@jorgedavidgaona97·
bueno
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.
Yael Ramírez
@yaelrmz·
Me agrada la manera en que se organizó el curso además de que el profesor es muy bueno explicando
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·
¡Excelente curso!
@ljmartinezm·
Lo mejor del curso es entender el funcionamiento de una regresión para de esta forma, entender los resultados y saber cómo mejorarlos
Juan Felipe Rodriguez Valencia
@Jrovez·
excelente contenido del curso; motiva a seguir la carrera de inteligencia artificial
Armando.surco1234
@armando.surco1234·
entender de mejor manera la regresión lineal y múltiple.
Ramon Alejandro Puentes Vargas
@rapuentes·
Conceptos claros
Eliseo Baquero
@eliseo.baquero·
la explicación de one-hot-encoding y MSE
Federico Arias
@f_ariassuarez·
Me parecio poco profundo y al profe lo senti un poco inseguro, se equivoco varias veces en el colab y sus gestos no mostraban seguridad excepcional, ademas los ejemplos por analogia no eran los mejores. El curso fue bueno tho
Jhonatan Parra
@jhosteparos·
Excelente profesor
Martin Javier Gamboa Guzman
@martingg04·
Muy bueno el profesor explicando cada concepto
Freddy Humberto Mendoza Muñoz
@fhmurdock·
Un curso muy interesante para entender como utilizar las librerías de Python en la aplicación de técnicas de machine learning
Luis Antonio González Díaz de León
@LuisDiaz95·
Entre más complejos los cursos, más completos.
DARIO HERNANDO PARDO PARDO
@dhpardop·
Muy buen curso. Hubo algunas cosas que al principio no funcionaron al ejecutar código de python por el avance en versiones, pero fueron solucionables
@john.castaneda9037·
Excelente curso de regresión lineal, enseña la mejor manera de tratar los datos y de encontrar el modelo de regresión que mas se acomode
Gabriel Divenuto
@gabrieldivenuto·
El nivel de detalle de cada explicación, con ejemplos concretos.
Gerardo Antonio Lopez Ramirez
@gerardo.lopez·
Buen material, para mi fue un poco denso pues no tengo mucha experiencia con matemática para IA
@katiuski.chavez1297·
Excelente!!!
Jhon Ortiz
@ortizjhon165·
soy aprendiz en la pragramación, ahora a traves de este curso sobre MRL, he logrado abrir y ampliar un panorama sobre los modelos de RL.
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