Curso de Regresión Lineal con Python

• Aplicar correlación y regresión lineal simple y múltiple con Python.
• Evaluar supuestos, calidad del ajuste, outliers y validez de modelos.
• Usar regularización Ridge y Lasso para mejorar la estabilidad y selección de variables.
• Aplicar regresión logística y multinomial para problemas de clasificación.
• Interpretar resultados y comunicar conclusiones de forma clara y rigurosa.

Dirigido a profesionales, estudiantes, investigadores y perfiles técnicos que quieren profundizar en modelos de regresión con Python. Requiere conocimientos previos de Python y resulta adecuado para quienes necesitan modelar relaciones y tomar decisiones basadas en datos.

• Analista de datos capaz de modelizar relaciones, estimar efectos y generar predicciones con Python.
• Profesional que necesita aplicar modelos explicativos y predictivos en investigación, negocio, salud, educación, industria o ciencias sociales.
• Apoyo en proyectos de análisis de factores, predicción de resultados, segmentación por probabilidades y validación de modelos.
• Base para avanzar hacia Machine Learning, modelos generalizados y analítica predictiva con Python.