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 · 344 opiniones
Alfonso Cervantes Maldonado
@alfonsocm·
Muy buen curso, práctico y concreto
Irving Hernández
@irving.hernandez.ag·
Excelente curso introductorio. Te deja con sólidas bases
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente curso
Jorge Ivan García Torres
@jorge.garciato·
excelente
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
Javier Martínez González
@javiermargon·
Muy buen curso introductorio a ML!!!!
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
Mathew Fuentes
@maticus.15.1·
Excelente curso
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Andres Felipe Castañeda
@Johacas001·
Buen curso, facil de entender
Capital Humano
@Capitalhumano1·
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.
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.
Adrian Lima
@adrianlima3·
Excelente el profesor, muy didáctico
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias a al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·
¡Excelente curso!
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
muy bueno
Cristian Omar Rubio Ceja
@neneOda·
muy bien expliocado, hace falta una actualización de librerias, ya que hay una que esta depreciada en el curso
ricardo andres naranjo loaiza
@chitara44·
el modelo de enseñanza involucrando ejemplos hace mas efectivo el proceso de enseñanza
Juan Felipe Rodriguez Valencia
@Jrovez·
excelente contenido del curso; motiva a seguir la carrera de inteligencia artificial
Alex Giraldo
@alex.giraldo9808·
Muy fácil de entender los temas.
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
Sebastian López
@sebastian_lopez·
Excelente curso, para dar inicio al mundo de machine learning
@carlos.alberto.diaz·
Muy bueno el curso ya que se puede ver la aplicación de conceptos teóricos referentes a Regresión lineal.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
72 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.
Ruta
Data Scientist con Python
99 horas
18 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
28 horas
9 Profes
Aplica machine learning en tus análisis de datos y genera predicciones para tomar decisiones hacia el futuro.
Ruta
Data Scientist
128 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.
Ruta
Machine Learning con Python
28 horas
8 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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