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Cursos de Aprendizaje Automático

Los cursos de aprendizaje automático abarcan algoritmos y conceptos que permiten a los ordenadores aprender de los datos y tomar decisiones sin programación explícita. Desarrolla tus habilidades en PNL, aprendizaje profundo, MLOps y mucho más.

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Recomendado para principiantes en Aprendizaje Automático

Desarrolla tus habilidades de Aprendizaje Automático con cursos interactivos, impartidos por expertos del mundo real

Curso

Understanding Machine Learning

BásicoNivel de habilidad
4.8+
10.599 revisiones
2 h
Introducción al machine learning, ¡y no hay que programar!

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Curso

Aprendizaje supervisado con scikit-learn

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
8842 revisiones
4 h
Mejora tu machine learning con scikit-learn en Python. Haz predicciones potentes con conjuntos de datos reales en este curso interactivo.

Curso

Aprendizaje no supervisado en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
1136 revisiones
4 h
Aprende a agrupar en clústeres, transformar, visualizar y extraer información de conjuntos de datos no etiquetados con scikit-learn y scipy.

Curso

Conceptos de MLOps

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
2723 revisiones
2 h
Descubre cómo los MLOps llevan los modelos de machine learning del cuaderno a modelos funcionales en producción que generan valor empresarial real.

Curso

Machine Learning para negocios

BásicoNivel de habilidad
4.8+
1733 revisiones
2 h
Comprende los fundamentos del machine learning y cómo se aplica en el mundo empresarial.

Curso

Introducción a MLflow

AvanzadoNivel de habilidad
4.7+
780 revisiones
4 h
Aprende a usar MLflow para simplificar la creación de aplicaciones de aprendizaje automático.

Curso

Clasificadores lineales en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
338 revisiones
4 h
En este curso aprenderás los detalles de los clasificadores lineales como la regresión logística y la SVM.

Curso

Extreme Gradient Boosting con XGBoost

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
267 revisiones
4 h
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

Curso

Despliegue y ciclo de vida en MLOps

AvanzadoNivel de habilidad
4.7+
911 revisiones
4 h
En este curso, explorarás el marco moderno de MLOps y analizarás el ciclo de vida y la implementación de los modelos de machine learning.

Curso

Validación de modelos en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
911 revisiones
4 h
Aprende los fundamentos de la validación de modelos y las técnicas de validación y empieza a crear modelos validados y de alto rendimiento.

Curso

Machine Learning de extremo a extremo

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
354 revisiones
4 h
Sumérgete en el mundo del machine learning y descubre cómo diseñar, entrenar e implementar modelos integrales.

Curso

CI/CD para Machine Learning

AvanzadoNivel de habilidad
4.7+
413 revisiones
5 h
Mejora el desarrollo de machine learning con CI/CD utilizando GitHub Actions y el control de versiones de datos.

Curso

Análisis de clústeres en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
1022 revisiones
4 h
Este curso te presenta el aprendizaje no supervisado con la biblioteca SciPy mediante técnicas como los clústeres jerárquicos y de k-medias.

Curso

Reducción de dimensionalidad en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
889 revisiones
4 h
Comprende el concepto de reducción de dimensionalidad en los datos y domina las técnicas para hacerlo en Python.

Curso

Ajuste de hiperparámetros en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
839 revisiones
4 h
Aprende técnicas para el ajuste automatizado de hiperparámetros en Python, como Grid, Random e Informed Search.

Curso

Procesamiento del Lenguaje Natural con spaCy

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
617 revisiones
4 h
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

Curso

Conceptos de Monitoring en Machine Learning

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
511 revisiones
2 h
Retos al supervisar modelos de machine learning en producción: deriva de datos y conceptos y métodos para la degradación de los modelos.

Curso

Sentiment Analysis in Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
445 revisiones
4 h
¿Los clientes están encantados con tus productos o tu servicio es deficiente? Aprende a realizar una tarea de análisis de opiniones de principio a fin.

Curso

Machine learning con PySpark

AvanzadoNivel de habilidad
4.8+
714 revisiones
4 h
Haz predicciones a partir de datos con Apache Spark mediante árboles de decisión, regresión logística, regresión lineal, ensambles y pipelines.

Curso

Introducción a TensorFlow en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
55 revisiones
4 h
Aprende los fundamentos de las redes neuronales y cómo construir modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow.

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Los proyectos te permiten aplicar tus conocimientos a una amplia gama de conjuntos de datos para resolver problemas del mundo real en tu navegador

    Preguntas más frecuentes

    ¿Es fácil aprender el aprendizaje automático?

    Los cursos de aprendizaje automático para principiantes de DataCamp son muy divertidos y prácticos, y proporcionan una base excelente para que el aprendizaje automático avance en tu carrera o negocio. En pocas semanas, serás capaz de crear modelos y generar predicciones y perspectivas. También aprenderás conocimientos básicos de Python y R y los fundamentos de la inteligencia artificial.

    Después, la curva de aprendizaje se hace un poco más pronunciada. Las carreras relacionadas con el aprendizaje automático requieren una comprensión más profunda de la estadística, las matemáticas y la ingeniería de software, todo lo cual se puede dominar en DataCamp.

    ¿Para qué se utiliza el aprendizaje automático?

    En pocas palabras, el aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial cuyos algoritmos, a medida que adquieren datos, producen modelos analíticos y hacen predicciones con poca o ninguna intervención humana.

    Es difícil encontrar una industria que no utilice el aprendizaje automático. Por ejemplo, los profesionales del marketing utilizan el aprendizaje automático para prever el rendimiento de las inversiones en campañas de marketing. Del mismo modo, los departamentos de compras utilizan el aprendizaje automático para predecir el inventario necesario.

    Empresas de todo tipo utilizan el aprendizaje automático para predecir el comportamiento de los clientes, cartografiar las cadenas de suministro y prever los ingresos. El aprendizaje automático se utiliza para predecir resultados sanitarios y mejorar la satisfacción del paciente. El aprendizaje automático ayuda a los científicos a modelar escenarios de cambio climático, incluyendo posibles soluciones.

    Más concretamente, el aprendizaje automático se utiliza en dispositivos inteligentes, motores de búsqueda y servicios de streaming (cuando Netflix te sugiere un programa o una película basándose en tu historial de visionado, eso es aprendizaje automático).

    ¿Qué trabajos puedes conseguir con conocimientos de aprendizaje automático?

    Los conocimientos de aprendizaje automático son valiosos en programación, ciencia de datos y otras disciplinas de ingeniería informática. Además, ¡el aprendizaje automático es imprescindible para cualquiera que quiera trabajar en robótica!

    Sin embargo, no todos los trabajos que requieren aprendizaje automático están relacionados con la tecnología. Por ejemplo, los lingüistas utilizan el aprendizaje automático para rastrear las lenguas y dialectos en constante cambio. Además, los departamentos empresariales, como los de marketing, contabilidad, logística y compras, por nombrar algunos, necesitan cada vez más expertos en aprendizaje automático que les ayuden a tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa. Conocer el aprendizaje automático puede darte un paso adelante en casi cualquier puesto, ya que modelar y predecir son necesidades empresariales críticas.

    ¿Se demandan conocimientos de aprendizaje automático?

    Sí, los conocimientos de aprendizaje automático están muy solicitados. Según un informe del Foro Económico Mundial, se espera que la demanda de especialistas en IA y ML crezca un 40% entre 2023 y 2027.

    ¿Cuántas matemáticas necesito para hacer un curso de aprendizaje automático?

    Si quieres desarrollar una comprensión de alto nivel de los conceptos del aprendizaje automático, no necesitas muchas matemáticas. Si quieres profundizar y hacer del aprendizaje automático tu carrera (en lugar de un valor añadido a tu carrera actual), es útil tener una base de estadística y álgebra. Si no tienes formación matemática, no pasa nada. Te enseñaremos todo lo que necesites, y nuestros instructores dan mucho menos miedo que tu profesor de cálculo del instituto.

    ¿Necesito descargarme un software de aprendizaje automático para aprender en DataCamp?

    No necesitas descargar nada mientras aprendes con DataCamp. Todas las herramientas que utilizamos están basadas en la web.

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