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Data Science: Transformación de Variables para una Regresión Lineal
Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Aprender a relacionar una o más variables buscando una relación lineal entre ellas.
- Implementar un modelo de regresión lineal múltiple.
- Aprender a realizar transformaciones de variables para aumentar la efectividad del modelo.
- Evaluar las estadísticas del modelo, conservando o eliminando características en busca de un modelo adecuado.
- Evaluar la precisión del modelo mediante R² y análisis gráfico.
- Interpretar los coeficientes del modelo y las contribuciones de cada variable independiente a la variable de respuesta.
- Hacer predicciones con el modelo para uno o más casos.
Público Objetivo
Este curso está para personas interesadas en aprender cómo implementar un modelo de regresión lineal ajustando las características para mejorar la efectividad del modelo, interpretando sus coeficientes y comprendiendo las contribuciones de cada característica a la respuesta del modelo.
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Última actualización
4/17/2026
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8h
p/ conclusión
53
Actividades
128
Minutos de video
1
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Nota del curso
Certificado de participación
Instructores
Contenido Detallado
1. Análisis preliminares
- Introducción
- Preparando el ambiente
- Conociendo los datos
- Entendiendo la relación entre los datos
- Relacionando los datos
- Visualizando la regresión lineal con una variable independiente
- Para saber más: regresión lineal con una variable independiente
- Aprendiendo sobre regresión lineal
- Manos a la obra: explorando los datos
- Lo que aprendimos
2. Análisis gráficos
- Proyecto de la clase anterior
- Visualizando el comportamiento de la variable dependiente
- Función de un boxplot
- Distribución de Frecuencias de la variable dependiente
- Para saber más: principales visuales de distribución de datos
- Analizando las Variables Independientes
- Evaluando las variables explicativas
- Manos a la obra: investigando el comportamiento de las variables
- Lo que aprendimos
3. Transformación de variables
- Proyecto del aula Anterior
- Para saber más: curva log
- Transformando los datos
- ¿Por qué transformar datos?
- Verificando la Relación Lineal
- ¿Qué variables transformar?
- Para saber más: modelos de regresión con variables transformadas
- Manos a la obra: transformando los datos y verificando sus relaciones
- Lo que aprendimos
4. Regresión lineal múltiple
- Proyecto de la clase anterior
- Regresión Lineal Multiple
- Para saber más: Statsmodels x Sklearn
- Evaluando el modelo con statsmodels
- Pruebas formales de regresión lineal
- Entrenando el modelo
- Para saber más: comparación del R² del modelo con y sin transformación de variables
- Precificando una casa
- Estimando el precio de una nueva casa
- Manos a la obra: preparando los datos y entrenando el modelo
- Lo que aprendimos
5. Entendiendo los resultados
- Proyecto de la clase anterior
- Obteniendo los coeficientes de regresión
- Para saber más: nuestro modelo y sus coeficientes
- Interpretando los coeficientes estimados
- Entendiendo el significado de los parámetros estimados
- Para saber más: interpretando transformaciones logarítmicas en un modelo de regresión lineal
- Analizando graficamente los resultados del modelo
- Haga lo que hicimos en aula: comparando los modelos de regresión lineal con y sin transformación de variables
- Preparando el ambiente: casas a precificar
- Serializando el modelo
- Manos a la obra: interpretando los coeficientes del modelo y prediciendo más hospedajes
- Proyecto final
- Lo que aprendimos
- Conclusión
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