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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

Comprender el machine learning

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

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Curso

Introducción a TensorFlow en Python

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

Curso

Sentiment Analysis in Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
470 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

Modelos ARIMA en Python

AvanzadoNivel de habilidad
4.8+
428 revisiones
4 h
Aprende sobre modelos ARIMA en Python y conviértete en un experto en análisis de series temporales.

Curso

Introducción al versionado de datos con DVC

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
424 revisiones
3 h
Explora el Control de Versiones de Datos para la gestión de datos ML. Domina la configuración, automatiza los procesos y evalúa los modelos sin problemas.

Curso

Unsupervised Learning in R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
109 revisiones
4 h
Este curso ofrece una introducción al agrupamiento y la reducción de dimensionalidad en R desde la perspectiva del machine learning.

Curso

Aprendizaje supervisado en R: Regresión

IntermedioNivel de habilidad
4.6+
107 revisiones
4 h
En este curso aprenderás a predecir acontecimientos futuros utilizando regresión lineal, modelos aditivos generalizados, bosques aleatorios y xgboost.

Curso

Análisis de clústeres en R

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
77 revisiones
4 h
Desarrolla una sólida intuición sobre cómo funcionan el clustering jerárquico y k-means, y aprende a aplicarlos para extraer insights de tus datos.

Curso

Ensemble Methods in Python

AvanzadoNivel de habilidad
4.8+
427 revisiones
4 h
Aprende a crear modelos de machine learning avanzados y eficaces en Python usando técnicas de ensemble como bagging, boosting y stacking.

Curso

Machine Learning para marketing en Python

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
180 revisiones
4 h
El valor del ciclo de vida de clientes, predecir la pérdida de clientes o la segmentación: aplica machine learning para marketing en Python.

Curso

Machine Learning con caret en R

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
46 revisiones
4 h
Este curso enseña los conceptos fundamentales del machine learning, como la creación y evaluación de modelos predictivos.

Curso

Máquinas de Vectores de Soporte en R

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
95 revisiones
4 h
Este curso presentará la máquina de vectores de soporte (SVM) utilizando un enfoque intuitivo y visual.

Curso

Machine Learning en el tidyverse

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
119 revisiones
5 h
Aprovecha los paquetes tidyr y purrr de tidyverse para generar, explorar y evaluar modelos de machine learning.

Curso

MLOps para negocios

BásicoNivel de habilidad
4.8+
159 revisiones
3 h
Aprende sobre MLOps, incluidas las herramientas y prácticas necesarias para automatizar y escalar aplicaciones de machine learning.

Curso

Modelado con tidymodels en R

IntermedioNivel de habilidad
4.8+
186 revisiones
4 h
Aprende a optimizar tus flujos de trabajo de machine learning con tidymodels.

Curso

Ingeniería de características en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
157 revisiones
4 h
Aprende los principios de la ingeniería de funciones para modelos de machine learning y cómo implementarlas con el marco tidymodels de R.

Curso

Detección de fraude en R

IntermedioNivel de habilidad
4.7+
38 revisiones
4 h
Aprende a detectar el fraude con análisis en R.

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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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