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Caso Práctico Melbourne: Modelo de Predicción de Precios de Viviendas (Regresión)
Introducción
1.1 Presentación del Taller (2:46)
1.2 Presentación del Instructor (1:09)
Preparación del Ambiente de Trabajo
2.1 Configuración de RStudio e Instalación de paquetes (4:46)
Preparación de los Datos
3.1 Descripción y carga de Datos (9:32)
3.2 Revisión inicial de los Datos (5:06)
3.3 Limpieza de Datos (18:45)
3.4 Manejo de Valores Nulos (3:28)
Transformación de Datos
4.1 Conversión de valores Date (5:35)
4.2 Conversión de valores categóricos (13:11)
Preparación del Modelo
5.1 Estadística Descriptiva de los Datos (2:45)
5.2 Correlación de las variables (11:42)
5.3 Manejo de valores atípicos(Outliers) (14:58)
Creación del Modelo
6.1 División de datos de entrenamiento y prueba (4:06)
6.2 Ejecución del primer modelo (5:50)
6.3 Búsqueda y ajuste de modelos con mayor precisión (10:19)
6.4 Errores comunes en modelos predictivos (5:32)
6.5 Futuros pasos con Modelos Predictivos (0:31)
Cierre
7.1 Sección de Preguntas (29:07)
Opciones para Consumir el Modelo
Materiales de la Sección
8.1 Obtener el Modelo Seleccionado (4:35)
8.2 Predecir con R (7:23)
8.3 Predecir con Excel (5:16)
8.4 Macro para ejecutar la predicción y llevarla a Excel (8:47)
8.5 Prepararar script para predecir en lotes con datos almacenados en SQL (10:45)
8.6 Ejecutar predicciones en lotes tomando datos desde SQL (7:41)
8.7 Crear tabla con predicciones en Power BI (7:16)
8.8 Visualizar los resultados de las predicciones en Power BI (4:59)
5.3 Manejo de valores atípicos(Outliers)
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