Name: Curso Data Science: probando relaciones con regresión lineal
Rating: 4.75 (2122 reviews)

Resumen del curso

Aprenda a identificar una relación lineal
Diferenciar entre una variable explicativa y una variable de respuesta
Aprenda a ajustar un modelo de regresión lineal
Interpretar los coeficientes del modelo
Interpretar R²
Hacer predicciones con el modelo
Analizar la calidad del modelo

Público Objetivo

Persona interesada en entender el ajuste de una regresión lineal, su interpretación y usos. Persona interesada en aprender conceptos de Ciencia de Datos.

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Última atualização

25/06/2025

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Actividades

125

Minutos de video

2237

Alumnos en este curso

9.5

Note del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Machine Learning en la práctica: fundamentos y aplicaciones

Instructores

Álvaro Hernando Camacho Diaz

Contenido Detallado

Ajustando una recta
- Conociendo los datos
- Correlación
- Representación lineal
- Obteniendo la mejor recta
- Desafío: cargando datos
Explicando la recta
- Segmentando la base
- Analizando los coeficientes
- Coeficiente de determinación
- Entendiendo los residuos
- Previsión del modelo inicial
Agregando otros factores
- Analizando con pairplot
- Añadiendo variables al modelo
- Analizando los modelos
- Analizando el efecto
Estableciendo precios para las casas
- Obteniendo el R² de la previsión
- Precificando una casa
- Precificando varias casas
Investigando nuestro modelo
- Entendiendo la multicolinearidad
- Comparando previsto vs real
- Identificando la homocedasticidadicidad

Precios en:

USD

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País
Plan AI Boost	113642.98 ARS	536.17 BOB	73490.85 CLP	298856.54 COP	72.50 USD	268.48 PEN	1417.97 MXN	3087.83 UYU	72.50 USD	580.99 GTQ	38241.50 CRC	4732.74 DOP
Plan Plus	172267.09 ARS	812.76 BOB	111402.00 CLP	453025.30 COP	109.90 USD	406.99 PEN	2149.45 MXN	4680.72 UYU	109.90 USD	880.70 GTQ	57968.85 CRC	7174.18 DOP
Plan Pro	234966.67 ARS	1108.58 BOB	151948.68 CLP	617911.67 COP	149.90 USD	555.12 PEN	2931.78 MXN	6384.36 UYU	149.90 USD	1201.25 GTQ	79067.61 CRC	9785.35 DOP

*valores aproximados calculados en función a la tasa de cambio

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