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Regresión lineal: Técnicas avanzadas de Modelado
Es parte de los cursos de Estadística en Data Science.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Aplique transformaciones antes de entrenar sus modelos
- Aplique regresiones con Statsmodels y Sklearn
- Aprenda técnicas avanzadas de modelado
- Obtenga predicciones puntuales
- Aprenda técnicas avanzadas de modelado
- Interprete coeficientes estimados
- Realice análisis gráficos de los resultados encontrados
Público Objetivo
Personas que deseen profundizar en las prácticas de modelado con regresiones lineales más complejas.
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Última actualización
4/3/2026
¿Ya eres alumno?
5h
p/ conclusión
48
Actividades
114
Minutos de video
1398
Alumnos en este curso
9.6
Nota del curso
Certificado de participación
Instructores
Contenido Detallado
1. Análisis preliminares
- Introducción
- Proyecto inicial del entrenamiento
- Conociendo Dataset
- Obteniendo información de un DataFrame pandas
- Analisis Preliminar
- Evaluación descriptiva de los datos del modelo
- Haga lo que hicimos en aula: Consolidando tu conocimiento
- ¿Qué aprendimos?
2. Análisis Gráficos
- Proyecto del aula anterior
- Comportamiento de la variable dependiente y
- Box-Plot
- Distribución de Frecuencias
- Asimetría de los datos
- Dispersión entre las Variables
- Relación entre variables dependiente y explicativas
- Haga lo que hicimos en aula: Consolidando tu conocimiento
- ¿Qué aprendimos?
3. Transformación de variables
- Transformando los Datos
- Proyecto del aula anterior
- ¿Por qué transformar los datos?
- Verificando la Relación Lineal
- Un poco más sobre transformaciones logarítmicas
- Haga lo que hicimos en aula: Consolidando tu conocimiento
- ¿Qué aprendimos?
4. Regresión lineal con statsModels
- Proyecto del aula anterior
- Creando los datasets de entrenamiento y prueba
- Procedimiento estándar en Data Science
- Trabajando con Statsmodels
- Estimando un modelo de regresión lineal con StatsModels
- Evaluando el modelo estimado
- Prueba de pruebas formales de regresión lineal
- Interpretando las pruebas
- Modificando el modelo y evaluando el ajuste
- Haga lo que hicimos en aula: Consolidando tu conocimiento
- ¿Qué aprendimos?
5. Regresión lineal con scikit Learn
- Proyecto del aula anterior
- Estimando el modelo con los datos de entrenamiento
- Proceso de estimación
- Obteniendo previsiones puntuales
- Predicciones con datos transformados
- Interpretación de los coeficientes estimados
- Entendiendo el significado de los parámetros estimados
- Análisis Gráfico de los resultados del modelo
- Verificando los resultados de la estimación
- Haga lo que hicimos en aula: consolidando tu conocimento
- Proyecto del curso
- ¿Qué aprendimos?
- Conclusión
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