Este curso le enseña todos los pasos para crear un modelo de regresión lineal, que es el modelo de aprendizaje automático más popular, para resolver problemas comerciales.

A continuación se muestran los contenidos del curso de este curso sobre regresión lineal:

• Sección 1 – Conceptos básicos de estadísticaEsta sección está dividida en cinco conferencias diferentes a partir de tipos de datos y luego tipos de estadísticas.luego representaciones gráficas para describir los datos y luego una conferencia sobre medidas de centro como mediamediana y moda y, por último, medidas de dispersión como rango y desviación estándar
• Sección 2 – Python básicoEsta sección le permite comenzar con Python.Esta sección lo ayudará a configurar el entorno de Python y Jupyter en su sistema y le enseñarácómo realizar algunas operaciones básicas en Python. Entenderemos la importancia de diferentes bibliotecas como Numpy, Pandas & Seaborn.
• Sección 3: Introducción al aprendizaje automáticoEn esta sección aprenderemos – Qué significa Machine Learning. ¿Cuáles son los significados o los diferentes términos asociados con el aprendizaje automático? Verás algunos ejemplos para que comprendas qué es realmente el aprendizaje automático. También contiene los pasos involucrados en la construcción de un modelo de aprendizaje automático, no solo modelos lineales, cualquier modelo de aprendizaje automático.
• Sección 4 – Preprocesamiento de datosEn esta sección aprenderá qué acciones debe realizar paso a paso para obtener los datos y luego prepararlos para el análisis, estos pasos son muy importantes.Comenzamos por comprender la importancia del conocimiento empresarial y luego veremos cómo hacer la exploración de datos. Aprendemos cómo hacer análisis univariados y análisis bivariados, luego cubrimos temas como tratamiento de valores atípicos, imputación de valores perdidos, transformación de variables y correlación.
• Sección 5 – Modelo de regresiónEsta sección comienza con una regresión lineal simple y luego cubre la regresión lineal múltiple.Hemos cubierto la teoría básica detrás de cada concepto sin ponernos demasiado matemáticos para que comprenda de dónde proviene el concepto y cómo es importante. Pero incluso si no lo entiende, estará bien siempre que aprenda a ejecutar e interpretar el resultado como se enseña en las clases prácticas.También analizamos cómo cuantificar la precisión de los modelos, cuál es el significado del estadístico F, cómo se interpretan las variables categóricas en el conjunto de datos de variables independientes en los resultados, cuáles son otras variaciones del método ordinario de mínimos cuadrados y cómo finalmente interpretamos el resultado. para encontrar la respuesta a un problema empresarial.

Al final de este curso, aumentará su confianza para crear un modelo de regresión en Python. Tendrá un conocimiento profundo de cómo usar el modelado de regresión para crear modelos predictivos y resolver problemas comerciales.

Análisis de regresión lineal completo en Python

Regresión lineal en Python | Regresión simple, Regresión múltiple, Regresión de cresta, Lazo y selección de subconjuntos también

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¿Para quién es este curso?

• Personas que siguen una carrera en ciencia de datos
• Profesionales que trabajan que comienzan su viaje de datos
• Estadísticos que necesitan más experiencia práctica
• Cualquiera que tenga curiosidad por dominar la regresión lineal desde principiante hasta avanzado en poco tiempo

Requisitos

• Los estudiantes deberán instalar el software Python y Anaconda, pero tenemos una clase separada para ayudarlo a instalar el mismo.

Lo que aprenderás

• Aprenda a resolver problemas de la vida real utilizando la técnica de regresión lineal.
• Análisis preliminar de datos mediante análisis univariante y bivariado antes de ejecutar la regresión lineal
• Predecir resultados futuros basándose en datos pasados ​​mediante la implementación del algoritmo de aprendizaje automático más simple
• Comprender cómo interpretar el resultado del modelo de regresión lineal y traducirlo en información procesable.
• Comprensión de los conceptos básicos de estadística y conceptos de Machine Learning.
• Conocimiento profundo de la recopilación de datos y el preprocesamiento de datos para el problema de regresión lineal de aprendizaje automático
• Aprenda variaciones avanzadas del método OLS de regresión lineal
• El curso contiene un proyecto de bricolaje de un extremo a otro para implementar sus aprendizajes de las conferencias.
• Cómo convertir un problema empresarial en un problema de regresión lineal de aprendizaje automático
• Estadísticas básicas usando la biblioteca Numpy en Python
• Representación de datos usando la biblioteca Seaborn en Python
• Técnica de regresión lineal de aprendizaje automático utilizando las bibliotecas Scikit Learn y Statsmodel de Python

Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.

Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.

Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso de manera habitual.

Este tipo de cupones duran muy pocas horas, e incluso solo minutos después de haber sido publicados.

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