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Regresión Lineal: Análisis de correlaciones y previsión de resultados
Es parte de los cursos de Estadística en Data Science.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Utiliza visualizaciones para entender la distribución de tus datos
- Descubre la diferencia entre variables dependentes y explicativas en tus datos
- Aprende a separar datos de entrenamiento y teste
- Modela con regresiones lineales
- Entienda los errores en función de los residuos y métricas
- Compara y guarda los mejores modelos
Público Objetivo
Quienes desean crear modelos para sus datos y ser capaz de predecir valores con regresiones lineales.
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Última actualización
9/22/2025
¿Ya eres alumno?
12h
p/ conclusión
67
Actividades
168
Minutos de video
427
Alumnos en este curso
9.3
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
Contenido Detallado
1. Análisis preliminares
- Introducción
- Conociendo el dataset
- Análisis preliminares
2. Comportamiento de la variable dependiente
- Comportamiento de la variable dependiente
- Usando el boxplot
- Boxplot con dos variables
- Distribuición de frecuencias
3. Variable dependiente vs Variables explicativas
- Pairplot
- Jointplot
- Lmplot
4. Datasets de entrenamiento y prueba
- Datasets de entrenamiento y prueba
- Estimando un modelo de regresión lineal
- Obteniendo pronósticos puntuales
- Interpretación de los coeficientes estimados
- Análisis gráfico de predicciones
5. Comparando modelos
- Comparando modelos
- Otras métricas de regresión
6. Guardando y cargando el modelo
- Usando Pickle
- Almacenando el modelo
7. Nuevo proyecto
- Presentación
- Formularios en Google Colab
- Solución
- Extra: Simulador interactivo
- Conclusión
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