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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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Comprender el machine learning

BeginnerSkill Level
2 horas
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Una introducción al aprendizaje automático sin necesidad de programación.

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Aprendizaje no supervisado en Python

IntermediateSkill Level
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Aprende a agrupar, transformar, visualizar y extraer información de datos sin etiquetar con scikit-learn y scipy.

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Conceptos MLOps

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Descubre cómo MLOps lleva modelos de aprendizaje automático a producción generando valor empresarial real.

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End-to-End Machine Learning

IntermediateSkill Level
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Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.

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Análisis de conglomerados en Python

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En este curso, aprenderás sobre aprendizaje no supervisado con técnicas como clustering jerárquico y k-means usando SciPy.

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Clasificadores lineales en Python

IntermediateSkill Level
4 horas
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En este curso aprenderás los detalles de clasificadores lineales como la regresión logística y SVM.

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Extreme Gradient Boosting with XGBoost

IntermediateSkill Level
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Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

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Introducción al flujo ML

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Introducción a TensorFlow en Python

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Aprende los fundamentos de las redes neuronales y cómo crear modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow.

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Dimensionality Reduction in Python

IntermediateSkill Level
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Unsupervised Learning in R

IntermediateSkill Level
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This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

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Supervised Learning in R: Regression

IntermediateSkill Level
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In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

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Machine Learning for Finance in Python

IntermediateSkill Level
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Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

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Hyperparameter Tuning in Python

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Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.

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MLOps Deployment and Life Cycling

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In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

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Model Validation in Python

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ARIMA Models in Python

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Machine learning con PySpark

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Ensemble Methods in Python

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Feature Engineering for NLP in Python

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Natural Language Processing with spaCy

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Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

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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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