Si los datos son algo que le intriga, entonces adentrarse en el Aprendizaje Automático es sin duda una carrera gratificante porque el mundo de hoy funciona con datos, lo que resulta en la creciente demanda de Científicos de Datos y expertos en Aprendizaje Automático.
Según Indeed, el salario base medio de un Ingeniero de Aprendizaje Automático en Estados Unidos es de 152.466 dólares, y si trabaja para grandes marcas como eBay, Snap Inc, o Cruise, entonces puede superar los 200.000 dólares anuales.
Según el Informe sobre el Futuro de los Empleos publicado por el Foro Económico Mundial, se espera que el aprendizaje automático sea una de las habilidades más demandadas del mundo hasta 2025.
¿Se pregunta dónde aprender aprendizaje automático? Sé que el rollo no termina cuando busca una hoja de ruta para aprender Aprendizaje Automático o recursos para aprender Ciencia de Datos en Google.
Sin embargo, seguir un curso bien organizado para aprender cualquier habilidad es crucial para dominarla con eficacia, y el Aprendizaje Automático no es diferente. Por ello, he elaborado una lista de los mejores cursos de Aprendizaje Automático para aprender de los expertos.
¿Cómo sacar el máximo partido a su curso en línea?
Si elige aprender en línea, entonces vale la pena seguir estos consejos.
Automotivación: Aprender en línea exige una gran autodisciplina para llevar el curso hasta el final. Dado que los cursos en línea carecen de la responsabilidad de las clases tradicionales, le sugiero que se responsabilice de sus progresos para seguir adelante con el aprendizaje.
Puede conseguirlo compartiendo sus progresos con los demás, por ejemplo publicando sus logros en las redes sociales o contando a sus amigos sus avances en el curso.
Únase al debate: Hable con sus compañeros de curso sobre sus aprendizajes y pregúnteles sobre sus errores al hacer el curso y sugerencias si van por delante en el curso. Esto le ayudará a evitar los errores comunes de aprendizaje y a dominar el material más rápidamente.
Pregunte sus dudas: Algunos de los cursos en línea vienen con sesiones de aclaración de dudas, y otros le proporcionan el correo electrónico de un instructor para que se ponga en contacto con él en caso de dudas. Sea un alumno activo y solicite ayuda tanto si está atascado en una tarea por resolver como en un concepto por descifrar.
Gestión del tiempo: Fijarse objetivos a corto plazo es una forma de llegar a su destino. Así pues, fíjese unos objetivos semanales y decida la cantidad exacta de trabajo del curso que debe completar cada día. De este modo, podrá hacer un seguimiento de sus progresos y terminar el curso a tiempo.
Desarrolle las habilidades y conocimientos necesarios para la industria con uno de los mejores cursos en línea de aprendizaje automático. ¡Eche un vistazo a estos cursos ahora!
Especialización en aprendizaje automático
Construya una base sólida de fundamentos de IA y explore habilidades prácticas de Aprendizaje Automático con esta especialización en ML ofrecida por Stanford en Coursera.
Impartido por Andrew Ng, fundador de DeepLearning.AI y cofundador de Coursera. Además, es profesor en la Universidad de Stanford. Supongo que sólo su biografía puede convencerle para matricularse en este curso.
Esta especialización es un programa de 3 cursos, que comienza con Aprendizaje automático supervisado, que le enseña los algoritmos básicos y derivados del aprendizaje supervisado, allanando el camino para una base sólida en el aprendizaje supervisado.
A partir de ahí, el siguiente trata sobre Algoritmos avanzados centrados en la construcción de redes neuronales y modelos multiclase. Y finalmente, el último curso – Aprendizaje automático no supervisado, profundiza en la agrupación y le ayuda a construir sistemas de recomendación.
¿Qué aprenderá?
- Regresión
- Clasificación
- Algoritmos avanzados de ML
- Redes neuronales artificiales
- Sistemas de recomendación
- Tensorflow
Aprendizaje automático con Python
Aprendizaje automático conPython de IBM le enseñará varios algoritmos de aprendizaje automático y sus implementaciones en Python.
Este curso forma parte de los principales programas de certificación de IBM sobre ciencia de datos, incluidos IBM Data Science Professional e IBM AI Professional. Saheed Aghabozorgi, Sr Data Scientist (experto en el desarrollo de métodos analíticos avanzados) en IBM, y Joseph Santarcangelo, Data Scientist en IBM, son los instructores de este curso.
Con una calificación general de 4,7 sobre 5 de más de 13k alumnos, este mejor curso de Aprendizaje Automático es una opción a la que acuden muchos entusiastas y estudiantes de datos.
Gracias al último módulo del curso, tendrá la oportunidad de adquirir experiencia práctica a través del proyecto incluido en él.
¿Qué aprenderá?
- Aprendizaje automático
- Python
- SciPy y scikit-learn
- Regresión
- Clasificación
- Agrupación jerárquica
Introducción al aprendizaje automático
Introducción al AprendizajeAutomático cubre todo lo que un principiante o un profesional de datos intermedio debe saber.
Este curso introductorio forma parte del nanotítulo Analista de datos de Udacity. Así que tome este curso gratuito y el mejor de Aprendizaje Automático para decidir si el nanotítulo vale su tiempo e inversión.
Este curso es un paquete completo que le guía en el ciclo de vida del Aprendizaje Automático de principio a fin, incluyendo la investigación de datos, la extracción de características relevantes, la elección del mejor algoritmo de ML y la comprobación del rendimiento del modelo.
La parte buena es que el curso no se limita a lanzarle teorías y esperar que las absorba como una esponja, sino que le muestra casos prácticos de uso del aprendizaje intuitivo.
¿Qué aprenderá?
- Bayas ingenuas
- Máquinas de vectores soporte
- Árboles de decisión
- Regresión
- Valores atípicos
- Agrupación
- Escalado de características
Aprendizaje automático en producción
Introducción al Aprendizaje Automático en Producción es el primer curso de la especialización MLops, en la que cada curso se centra en cada aspecto del despliegue de modelos ML en producción.
Comprender el Aprendizaje Automático y la Ciencia de Datos es importante, pero escalar eficientemente su trabajo a producción le dará una ventaja competitiva. Si usted es una persona a la que le encantan los datos y el despliegue, entonces este curso puede ser el que está buscando.
El curso se centra más en los sistemas de despliegue de ML y en la creación de modelos estratégicos que funcionen sin problemas en producción. Además, verá cómo construir y ejecutar sistemas ML integrados en producción con el mínimo coste y la máxima eficacia.
¿Recuerda a Andrew Ng? autor del curso de especialización en ML de esta lista. Pues le alegrará saber que el mismo experto en datos imparte también este curso.
¿Qué aprenderá?
- Ciclo de vida y despliegue de ML
- Selección de modelos y estrategias de entrenamiento
- Evaluación de modelos
- Deriva de conceptos
- Línea de base del modelo
- Desafíos de la implantación
- Alcance y diseño del proyecto
Python para ciencia de datos y ML
Udemy es la plataforma de aprendizaje electrónico más popular y asequible, con más de 50 millones de alumnos en todo el mundo.
Si busca el mejor curso de aprendizaje automático en Udemy, sin duda Python for Data Science and ML Bootcamp encabeza los resultados.
Se trata de un curso de 25 horas creado por José Portilla, responsable de Ciencia de Datos de Pierian Training. Curiosamente, algunas personas de Salesforce, Starbucks y McKinsey son sus alumnos.
El curso le introduce en la programación en Python y luego le lleva al análisis de datos y visualizaciones utilizando Python y ahora se adentra en los algoritmos centrales del Aprendizaje Automático, implementando cada uno en un caso de uso práctico.
¿Qué aprenderá?
- Programación en Python
- Pandas para el análisis de datos
- Seaborn para visualizaciones
- Implementación de algoritmos de ML
- PNL
- Redes neuronales
- Introducción a los grandes datos
Curso acelerado de aprendizaje automático
Los fundamentos matemáticos y la sintaxis de Python son suficientes para comenzar este excelente curso acelerado sobre aprendizaje automático de los desarrolladores de Google.
No verá a un único instructor aparecer en cada módulo del curso. En su lugar, un equipo de 2-3 expertos de Google imparte el contenido, lo que les permite enseñar sus áreas de especialización en este vasto campo del ML.
El curso es un paquete de 15 horas de 25 lecciones, 30 tareas y estudios de casos del mundo real con elementos visuales interactivos. Así pues, en este curso utilizará el aprendizaje automático aplicándolo en tiempo real a diversos casos prácticos y tareas prácticas.
Esta plataforma de aprendizaje de Google Developers no sólo le ofrece cursos avanzados para resolver una gran variedad de problemas de Aprendizaje Automático, sino que también incluye cursos especializados para árboles de decisión, clustering, sistemas de recomendación, clasificación de imágenes, etc,
¿Qué aprenderá?
- Conceptos de ML
- Algoritmos de ML
- Casos prácticos del mundo real
- Técnicas de ingeniería de ML
Aprendizaje automático CS229
Machine LearningCS229 es un programa académico intensivo de 2-3 meses de la Escuela de Ingeniería de Stanford que le costará entre $4k y $6k.
Al tratarse de un curso presencial, no sólo se le enseñarán los conceptos habituales de ML, sino también las investigaciones recientes sobre Machine Learning y las últimas implementaciones en el mundo real.
A partir de este artículo, Tengyu Ma, profesor adjunto de informática y estadística en Stanford, y Christopher Ré, profesor asociado en el Stanford AI Lab, son los instructores.
Los requisitos previos son un poco más exigentes para este curso. Necesitará una licenciatura con una nota media superior a 3. También es preferible saber programar en Python y tener conocimientos básicos de Numpy y Pandas. Además, se requieren conocimientos de Cálculo, Álgebra y Probabilidad para captar rápidamente la profundidad de los conceptos explicados.
¿Qué aprenderá?
- Aprendizaje supervisado
- Agrupación
- Reconocimiento estadístico de patrones
- Reducción de la dimensionalidad
- Redes neuronales
- Aplicaciones del ML en el mundo real
Fundamentos del aprendizaje automático
Fundamentos del aprendizaje automático es un curso de siete módulos de la Universidad de Washington que comienza con una sólida introducción al ML y a cómo está transformando el mundo, después se adentra en los aspectos técnicos fundamentales con la regresión, continúa con la agrupación y termina con un módulo dedicado al aprendizaje profundo.
Emily Fox, profesora de Aprendizaje Automático en la Universidad de Washington, es la instructora principal y estará presente durante todo el curso.
Al final de este curso, aprenderá a extraer características a nivel de la casa, análisis de sentimientos basados en las reseñas de los clientes, recomendaciones de productos, una búsqueda eficiente de imágenes y muchas cosas más mediante la construcción de un sistema de aprendizaje automático de predicción de casas del mundo real. Podrá aplicar estos aprendizajes a una amplia gama de problemas de ML para resolverlos con facilidad.
Sin embargo, instalar y trabajar con Graphlab supuso un reto para muchos alumnos. Además, la versión de Python utilizada en este curso ya está anticuada, lo que provoca problemas de compatibilidad.
¿Qué aprenderá?
- Conceptos básicos de Python
- Conceptos de aprendizaje automático
- Aprendizaje profundo
- Agrupación
- Sistemas de recomendación
Ciencia de datos: Aprendizaje automático
Elcurso de Ciencia de Datos de Harvard le enseña Aprendizaje Automático guiándole a través de cada fase de la construcción de un sistema de recomendación de películas. Este curso forma parte del programa de certificación profesional en Ciencia de Datos de Harvard.
Verá sobre datos de entrenamiento, construcción de relaciones predictivas, casos de sobreentrenamiento, validación cruzada y mucho más. Esto le ayudará a desarrollar su intuición para crear sistemas de recomendación para plataformas de comercio electrónico, plataformas de streaming OTT, nuevos sitios web, etc,
Esta formación le costará unos 100 dólares con acceso ilimitado a los materiales del curso. Sin embargo, viene con una edición gratuita en la que obtendrá un acceso limitado al material y sin evaluaciones calificadas para comprobar su progreso.
Rafael Irizarry, profesor de bioestadística de la Universidad de Harvard, imparte este curso.
¿Qué aprenderá?
- Algoritmos de aprendizaje automático
- Análisis de componentes principales
- Regularización
- Sistema de recomendación de películas
- Validación cruzada
Palabras finales
Dominar el aprendizaje automático es un reto pero alcanzable con la lista de los mejores cursos de aprendizaje automático mencionados en este artículo. Si usted es un principiante que quiere construir fundamentos en ML o un ingeniero de ML que busca subir de nivel sus habilidades, esta lista lo tiene cubierto.
Sin embargo, si usted es serio acerca de la construcción de una carrera en ML, no se detenga cuando termine el curso. Tome los conocimientos del curso y póngalos en práctica en proyectos. Además, manténgase al día con la tecnología profundizando en los trabajos de investigación.
También puede consultar estos recursos de PyTorch para subir de nivel sus conocimientos sobre datos.