Descripción
En este curso de 2 horas de duración basado en proyectos, construirá y evaluará un modelo de regresión lineal simple usando Python. Empleará el módulo scikit-learn para calcular la regresión lineal, mientras usa pandas para la gestión de datos, y seaborn para el trazado. Trabajará con el conjunto de datos publicitarios muy popular para predecir los ingresos por ventas en función del gasto publicitario a través de medios como la televisión, la radio y los periódicos.
Al final de este curso, podrás:
- Explicar las ideas centrales de la regresión lineal a audiencias técnicas y no técnicas
- Construya un modelo de regresión lineal simple en Python con scikit-learn
- Emplear análisis de datos exploratorios (EDA) para pequeños conjuntos de datos con seaborn y pandas
- Evaluar un modelo de regresión lineal simple utilizando métricas adecuadas
Este curso se ejecuta en la plataforma de proyectos prácticos de Coursera llamada Rhyme. En Rhyme, obtendrá acceso instantáneo a escritorios en la nube preconfigurados que contienen todo el software y los datos que necesita para el proyecto. Todo ya está configurado directamente en su navegador de Internet para que pueda concentrarse en aprender. Para este proyecto, obtendrá acceso instantáneo a un escritorio en la nube con Jupyter y Python 3.7 con todas las bibliotecas necesarias preinstaladas.
Notas:
- Podrás acceder al escritorio en la nube 5 veces. Sin embargo, podrá acceder a los videos de instrucciones tantas veces como desee.
- Este curso funciona mejor para estudiantes que se encuentran en la región de América del Norte. Actualmente estamos trabajando para proporcionar la misma experiencia en otras regiones.
Precio: ¡Inscríbase gratis!
Idioma: Inglés
Subtítulos: Inglés
Proyecto: Predecir ingresos de ventas con scikit-learn - rima
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