El Curso de Regresión Lineal con Python de Máxima Formación es una formación 100 % online diseñada para dominar una de las técnicas más utilizadas en el análisis de datos y la ciencia de datos: la regresión lineal. Con una duración aproximada de 60 horas, el curso combina teoría estadística y práctica aplicada para que aprendas a construir, interpretar y validar modelos predictivos de forma profesional.
A lo largo del curso aprenderás a desarrollar modelos de regresión lineal simple y múltiple con Python, entender los principios estadísticos que los sustentan y aplicar métodos avanzados como regresión logística, Ridge y Lasso. También adquirirás habilidades para detectar multicolinealidad, ajustar hiperparámetros y evaluar el rendimiento de los modelos mediante métricas y pruebas estadísticas.
Esta formación está dirigida a analistas de datos, científicos de datos, investigadores y estudiantes de posgrado que desean profundizar en el modelado predictivo con Python. También es ideal para docentes, economistas, ingenieros o profesionales técnicos que trabajan con datos y quieren incorporar técnicas de regresión a sus proyectos.
A diferencia de otros cursos más generales, este programa se centra exclusivamente en la regresión lineal aplicada en Python, proporcionando un aprendizaje especializado y progresivo. La metodología learn by doing permite aplicar cada concepto desde el primer módulo, mediante ejemplos guiados, ejercicios prácticos y casos reales de análisis de datos.
Entre sus principales ventajas destacan la flexibilidad total (sin horarios ni plazos fijos), el acceso 24/7 al campus virtual, las tutorías personalizadas e ilimitadas y los contenidos actualizados, diseñados para el contexto actual de la ciencia de datos.
Respaldado por la experiencia de Máxima Formación, centro especializado en estadística aplicada y ciencia de datos y colaborador del CSIC, este curso garantiza un aprendizaje sólido, práctico y orientado a la aplicación profesional.
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Objetivos
El Curso de Regresión Lineal con Python tiene como objetivo capacitar al alumno para construir, interpretar y optimizar modelos de regresión aplicados a problemas reales de análisis de datos mediante Python. Al finalizar la formación, el participante será capaz de: * Comprender los fundamentos teóricos y estadísticos de la regresión lineal simple y múltiple. * Construir modelos de regresión lineal, logística, Ridge y Lasso utilizando librerías de Python como scikit-learn, pandas y NumPy. * Evaluar el rendimiento de los modelos mediante métricas estadísticas y pruebas de validación. * Detectar y corregir problemas como la multicolinealidad o el sobreajuste, aplicando técnicas de regularización. * Visualizar e interpretar los resultados de los modelos mediante gráficos y análisis exploratorio de datos. * Automatizar procesos de modelado y análisis predictivo dentro del flujo de trabajo de la ciencia de datos.
A quién va dirigido
El Curso de Regresión Lineal con Python está dirigido a profesionales, investigadores y estudiantes que deseen aplicar modelos predictivos en el análisis de datos utilizando Python. Esta formación es ideal para: * Analistas de datos, científicos de datos y estadísticos que quieran profundizar en el modelado regresivo y la predicción numérica. * Profesionales de áreas técnicas o científicas —como economía, ingeniería, biología, psicología o marketing— que trabajan con grandes volúmenes de datos y necesitan aplicar técnicas de análisis predictivo. * Investigadores, docentes y doctorandos que requieran comprender y aplicar la regresión lineal y logística en sus estudios o proyectos. * Estudiantes de posgrado o recién titulados que buscan especializarse en el uso de Python para la ciencia de datos. * Personas con conocimientos básicos de programación y estadística que deseen avanzar hacia un nivel intermedio en machine learning y análisis predictivo. Gracias a su enfoque práctico, tutorías personalizadas y modalidad 100 % online, este curso permite aprender a tu ritmo y aplicar los conocimientos directamente en proyectos reales de análisis y modelado
Requisitos
El Curso de Regresión Lineal con Python está diseñado para personas con una base previa en programación y análisis de datos que deseen profundizar en el uso de técnicas de modelado predictivo. Se recomienda que el participante: * Tenga conocimientos básicos de Python, incluyendo manejo de librerías, estructuras de datos y sintaxis general. * Posea nociones fundamentales de estadística, especialmente sobre correlación, varianza, regresión y análisis de errores. * Disponga de un ordenador con conexión a Internet y capacidad para instalar y ejecutar entornos de trabajo como Anaconda, Jupyter Notebook o Google Colab. /*Tenga interés en aplicar el aprendizaje a proyectos reales de análisis de datos o investigación aplicada. Aunque el curso está orientado a un nivel medio-avanzado, cuenta con explicaciones detalladas, ejemplos guiados y tutorías personalizadas, lo que lo hace accesible para quienes están dando sus primeros pasos en el machine learning con Python.
Temario completo de este curso
UNIDAD 1. CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
Lo que aprenderás:
✓ Visualización de relaciones para análisis bivariado y multivariado
✓ Tipos de correlaciones y tamaño del efecto
✓ Test de hipótesis y significancia para la correlación
✓ Diferencia entre correlación y causalidad. Correlación parcial
✓ Potencia estadística y tamaño muestral
✓ ¿Qué es la regresión lineal?
✓ Interpretación del modelo (validación y prueba)
✓ Generalización: supuestos del modelo y outliers
UNIDAD 2. REGRESIÓN MÚLTIPLE, RIDGE Y LASSO
Lo que aprenderás:
✓ Regresión lineal múltiple
✓ El significado de los coeficientes de regresión
✓ Prueba F y test T
✓ Predictores categóricos, transformación
✓ Generalización: supuestos del modelo, outliers y multicolinealidad
✓ Selección y validación de modelos
✓ Métodos de penalización: Regresión Ridge y Lasso
✓ Comparación entre Ridge y Lasso
✓ Construcción de modelos
UNIDAD 3. REGRESIÓN LOGÍSTICA
Lo que aprenderás:
✓ Concepto de regresión logística
✓ Qué es el ODD o “Riesgo”
✓ El modelo: significado de los coeficientes de regresión
✓ Estimación máximo verosimil
✓ Método de Wald
✓ Intervalos de confianza
✓ Modelo de regresión multinomial
✓ Predicción y validación
✓ Generalización: supuestos del modelo y outliers
✓ Construcción de modelos
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