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
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.
4.7 · 354 opiniones

Irving Hernández
Excelente curso introductorio. Te deja con sólidas bases


Alfonso Cervantes Maldonado
Muy buen curso, práctico y concreto


Guillermo Palacio
.


Jorge Armando Villalba Vidales
muy buen curso, los ejercicios que plantea son muy prácticos a la hora de entender la temática.


Platzi Tsunami
Excelente curso, lo recomiendo bastante

Mercedes Jue
Excelente, super claro y bien explicado!


Andres Martin
muy buen curso

Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
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.


ok

Ronald Andrey Beltran Parada
Excelente curso


Alan Castellanos Sulca
l


Patricio Sánchez Fernández
Muy buen curso.


Antonio Ramón Molina Simancas
Buen curso, es básico pero va al grano!

Alejandro Mesa Bustamante
Excelente curso!


Gustavo Pastor de la Cruz
Excelente curso


Mathew Fuentes
Excelente curso


Andrés Felipe Ruiz Medina
Excelente curso, al inicio un poco enredado si no se conoce del tema pero poco a pco el profesor va explicando muy bien


Daniel Cardona Velasquez
Excelente curso introductorio a las técnicas de regresión con Python


Carlos Enrique Rodríguez Bernal
Excelente!


César Alejandro Ortiz Sánchez
Excelente


Ricardo Gomez
Excelente

Andres Felipe Castañeda
Buen curso, facil de entender


Capital Humano
bueno


RENÉ CARDOSO
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
entender mas a fondo la libreria de sklearn comprendiendo que hace cada cosa que se vio


Ing. Oscar Javier Quintero Salazar
Muy buen curso para aprender regresion lineal.


Antonio Demarco Bonino
Es un gran paso en mi carrera de data science! A seguir creciendo en el mundo de los datos.


Mauricio Davila Rafesca
¡Excelente curso!


Enrique Jiménez Téllez
Buen curso


David Salazar Saldarriaga
muy bueno
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje




Data e Inteligencia Artificial
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