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
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
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente curso
Jorge Ivan García Torres
@jorge.garciato·
excelente
IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZ
@ivaxrubex·
Muy buen curso, solo me hubiera gustado que el profesor hubiera sido mas riguroso en las matemáticas.
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
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
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
Mathew Fuentes
@maticus.15.1·
Excelente curso
Ludwing Jeffry Fransua González Quinteros
@ludwingjeffry·
La manera eficiente de enseñar la complejidad de la Regresión Lineal
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
Juan Fonseca
@Scorpionsjc·
excelente
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.
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.
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.
Yael Ramírez
@yaelrmz·
Me agrada la manera en que se organizó el curso además de que el profesor es muy bueno explicando
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.
Enrique Jiménez Téllez
@enriquejimneztllez·
Buen curso
@ljmartinezm·
Lo mejor del curso es entender el funcionamiento de una regresión para de esta forma, entender los resultados y saber cómo mejorarlos
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.
Ruta
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.
Ruta
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.
Ruta
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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