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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
2 horas
13.5K
Introducción al machine learning, ¡y no hay que programar!

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69 Proyectos

Curso

Aprendizaje supervisado con scikit-learn

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
24.1K
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 horas
5.3K
Aprende a agrupar en clústeres, transformar, visualizar y extraer información de conjuntos de datos no etiquetados con scikit-learn y scipy.

Curso

Conceptos MLOps

IntermedioNivel de habilidad
2 horas
4.1K
Descubre cómo los MLOps llevan los modelos de machine learning del cuaderno a modelos funcionales en producción que generan valor empresarial real.

Curso

Clasificadores lineales en Python

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
1.8K
En este curso aprenderás los detalles de los clasificadores lineales como la regresión logística y la SVM.

Curso

Introducción a MLflow

AvanzadoNivel de habilidad
4 horas
1.6K
Aprende a usar MLflow para simplificar la creación de aplicaciones de aprendizaje automático.

Curso

Extreme Gradient Boosting with XGBoost

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
1.4K
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

Curso

Análisis de conglomerados en Python

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
1.3K
Este curso te presenta el aprendizaje no supervisado con la biblioteca SciPy mediante técnicas como los clústeres jerárquicos y de k-medias.

Curso

MLOps Deployment and Life Cycling

AvanzadoNivel de habilidad
4 horas
1.3K
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

Curso

End-to-End Machine Learning

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
1.1K
Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.

Curso

Dimensionality Reduction in Python

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
958
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.

Curso

Introducción a TensorFlow en Python

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
934
Aprende los fundamentos de las redes neuronales y cómo construir modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow.

Curso

CI/CD for Machine Learning

AvanzadoNivel de habilidad
5 horas
884
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

Curso

Model Validation in Python

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
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Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.

Curso

Supervised Learning in R: Regression

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
824
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Curso

Hyperparameter Tuning in Python

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
801
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.

Curso

Machine Learning for Finance in Python

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
788
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

Curso

Machine learning con PySpark

AvanzadoNivel de habilidad
4 horas
756
Haz predicciones a partir de datos con Apache Spark mediante árboles de decisión, regresión logística, regresión lineal, ensambles y pipelines.

Curso

Natural Language Processing with spaCy

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
752
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

Curso

ARIMA Models in Python

AvanzadoNivel de habilidad
4 horas
686
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.

Curso

Building Chatbots in Python

IntermedioNivel de habilidad
4 horas
679
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

¿Listo para aplicar tus habilidades?

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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