Este curso cubre cada paso que debes seguir al resolver problemas de negocio utilizando la regresión lineal en Python y las medidas importantes adoptadas antes y después de hacerlo. Debes tener los datos correctos antes de ejecutar el análisis y ser capaz de juzgar la eficacia del modelo después. Este curso te brinda la capacidad de interpretar los resultados de una manera que ayude a tu negocio. Los datos 'cualitativos' se refieren a una variable que no puede asumir un valor numérico, pero puede clasificarse en dos o más categorías no numéricas, en contraste con los datos 'cuantitativos'. Discutimos las bibliotecas esenciales utilizadas en Python y los diferentes tipos de funciones de cadena involucradas.

Comenzamos con el concepto de 'paréntesis', que debe usarse con múltiples operadores aritméticos en Python. Luego pasamos a las 'tuplas', que son similares a las listas pero no pueden modificarse y a menudo se clasifican como 'inmutables'. Explicamos los paquetes 'NumPy' y cómo proporcionan vectores de alto rendimiento, matrices y estructuras de datos de dimensiones superiores para Python antes de desglosar la 'estadística descriptiva', que se refiere a los métodos utilizados para organizar, mostrar y describir datos a través de tablas, medidas de resumen y gráficos. Luego sigue el análisis de la 'estadística inferencial', que consiste en métodos que utilizan resultados de muestras para ayudar a tomar decisiones o predicciones sobre una población. Discutimos los diferentes tipos de funciones de trazado en Seaborn y demostramos el uso de las herramientas de estadística descriptiva de Python.

Este curso ofrece una visión del aprendizaje automático, que optimiza el rendimiento detectando automáticamente patrones en los datos para predecir resultados futuros. Explicamos cómo interpretar curvas y gráficos de distribución y exploramos el análisis de datos, los métodos lineales, la regresión lineal y la regresión lineal múltiple. Este curso puede ayudar a gerentes de negocios, ejecutivos o cualquier persona interesada en aprender cómo la regresión lineal de Python puede usarse para predecir cómo se comportarán los datos y aprovechar esos cambios. Inscríbete para convertirte en un experto en regresión lineal y resolución de problemas para impulsar tu carrera y capacidad de inversión.