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.
software y recursos necesarios
- Python 3
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.7 · 358 opiniones
Irving Hernández
@irving.hernandez.ag·
Excelente curso introductorio. Te deja con sólidas bases
Alfonso Cervantes Maldonado
@alfonsocm·
Muy buen curso, práctico y concreto
Johann Sebastian Ruiz Lemus
@ruizlemusjohannsebastian·
si definitiva es una profundización a una de las técnicas de ciencia de datos
Bryan Castano
@Beaunix·
Excelente curso , muy bueno, el profesor explcia bien, se parende tanto la teoria como practica de LinearRegression y los dataset son muy conocidos .
Wilmer Fernando Sanabria
@wilmersanabria·
Totalmente, explica muy claro el codigo usado, sin asumir nada.
Jorge Armando Villalba Vidales
@joavillalbavi·
muy buen curso, los ejercicios que plantea son muy prácticos a la hora de entender la temática.
Adán Gabriel Menacho Menacho
@amenacho·
Me gusto la forma de explicar del profesor y como en cada lección se le iba dando forma al proyecto.
Luis Pinzon
@luis.pinzon·
Muchas gracias, el curso se entiende a la perfeccion, sin embargo, para estudiar de vuelta, seria chevre tener el resumen escrito de las clases.
Mercedes Jue
@juemercedes·
Excelente, super claro y bien explicado!
Andres Martin
@acmartinn94·
muy buen curso
Alan Castellanos Sulca
@alandanielcastellanossulca·
l
Antonio Ramón Molina Simancas
@amolinasimancas·
Buen curso, es básico pero va al grano!
Orlando Ramirez
@orlandoramirez·
Se podría actualizar este curso, pero realmente ha sido muy bueno
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Excelentes explicaciones del profesor.
Alejandro Mesa Bustamante
@mesabusta.alejandro·
Excelente curso!
Gustavo Pastor de la Cruz
@gustavopastordelacruz·
Excelente curso
@crafpinedoj·
Comprender la utilidad de la regresión lineal.
Daniel Cardona Velasquez
@dacardonave·
Excelente curso introductorio a las técnicas de regresión con Python
César Alejandro Ortiz Sánchez
@c0o01y3·
Excelente
Ricardo Gomez
@ricagomeg·
Excelente
Andres Felipe Castañeda
@Johacas001·
Buen curso, facil de entender
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.
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.
Sandra Vega Contreras
@sandravega825·
Excelente el contenido, y la metodología del curso es una experiencia motivante para seguir indagando en los temas.
Yael Ramírez
@yaelrmz·
Me agrada la manera en que se organizó el curso además de que el profesor es muy bueno explicando
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!
Enrique Jiménez Téllez
@enriquejimneztllez·
Buen curso
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Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
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