Curso de Regresión Lineal con Python y scikit-learn

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Luis Fernando Laris
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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.

  • Analizarás y prepararás datos para usarlos en regresión lineal.
  • Entenderás qué es la regresión lineal y cuándo usarla.
  • Comprenderás cómo utilizar métricas para evaluar tu modelo de regresión.

Temario y recursos del Curso de Regresión Lineal con Python

Para este curso vas a necesitar

  • 2 Horas de contenido

  • 10 Horas de práctica


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 para este curso

  • Python 3
  • Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Predicción de gastos médicos con regresión lineal

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.

Para este curso vas a necesitar

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          Luis Fernando Laris

          Student Team Lead en Platzi

          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.

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