Caso Práctico Melbourne: Modelo de Predicción de Precios de Viviendas (Regresión)

Construye un modelo de predicción usando técnicas de regresión a partir de una gran cantidad de variables.

Los modelos de Machine Learning permiten que un algoritmo aprende por sí mismo de los datos del pasado para luego sugerirnos una predicción ante datos desconocidos o futuros. Por supuesto, para lograr esto debemos diseñar los modelos apropiadamente, preparando los datos y seleccionado las variables de relevancia.

En este caso práctico utilizarás variables como tipo de vivienda, cantidad de habitaciones, ubicación, tamaño de la vivienda, entre muchas otras para lograr predecir el precio de las viviendas en Melbourne, Australia. Este tipo de modelos los podrás utilizar en muchos escenarios de la vida real como:
  • Predecir la cantidad de renta o alquileres de un servicio
  • Predecir la cantidad de reservaciones en un hotel
  • Predecir la cantidad de visitas a un sitio web
  • Predecir la cantidad de suscripciones en una nueva app
¡Inicia este caso práctico y desarrolla tus habilidades para trabajar con Machine Learning y Ciencia de Datos!


Tu Instructor


Allan Naranjo Rojas
Allan Naranjo Rojas

Soy Informático de profesión, con estudios en Desarrollo de Sistemas, Administración de Empresas con Énfasis en Entidades Financieras, Minería de Datos, Maestría en Administración de Proyectos y Maestría en Tecnología de Datos. Cuento con 25 años de experiencia desempeñando funciones de Analista de Sistemas, Administrador de Bases de Datos y Analista de Inteligencia de Negocios en empresas como Banco Nacional de Costa Rica, Operadora de Pensiones de la Caja Costarricense de Seguro Social (CSSS), Operadora de Pensiones del Banco Nacional de Costa Rica (BN Vital). Me especializo en la definición y creación de depósitos de datos multidimensionales de gran volumen, utilizados por herramientas de inteligencia de negocios para la toma de decisiones.

El proceso de formación profesional que he realizado, tiene dos fines, completar un perfil de Científico de Datos y conocer de forma integral las necesidades de una organización con acertada comunicación entre las áreas funcionales, con lo que se puede transmitir e integrar el conocimiento de forma universal en todas las áreas.

En reuniones de ámbito empresarial para definir necesidades de las áreas funcionales (Finanzas, Comercialización, Ventas, Operaciones, Desarrollo Humano, entre otros) con áreas de Tecnología, siempre existe un factor importante en el éxito de los requerimientos: contar con un idioma universal. Por esto, Grow Up se ha preocupado y ocupado de que los cursos que sean impartidos enriquezcan a las áreas funcionales con nuevos conocimientos y colaboren con la comunicación.

Espero poder compartirte las buenas prácticas que he aprendido en todo este tiempo para que domines las mejores herramientas de Análisis de Datos.



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  Preparación del Ambiente de Trabajo
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