Los 9 mejores cursos de aprendizaje automático para acelerar su carrera [2023]

De hecho, el salario base promedio para un ingeniero de aprendizaje automático en los Estados Unidos es de $ 152, 466, y si trabaja con grandes marcas como eBay, Snap Inc o Cruise, puede exceder los $ 200, 000 por año.

Si los datos son algo en lo que le interesa, entrar en el aprendizaje automático es sin duda una carrera gratificante porque el mundo de hoy se ejecuta en datos, lo que lleva a una creciente demanda de científicos de datos y expertos en aprendizaje automático.

¿No estás seguro de dónde aprender aprendizaje automático? Sé que el desplazamiento no termina cuando busca una hoja de ruta para aprender aprendizaje automático o recursos para aprender ciencia de datos en Google.

Sin embargo, tomar un curso bien organizado para aprender cualquier habilidad es crucial para dominarla de manera efectiva, y el aprendizaje automático no es una excepción. Entonces, he compilado una lista de los mejores cursos de aprendizaje automático para aprender de los expertos.

¿Cómo aprovechar al máximo su curso en línea?

Si decide aprender en línea, vale la pena seguir estos consejos.

Autodotivación: el aprendizaje en línea requiere una gran cantidad de autodisciplina para completar 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 su progreso para comenzar a aprender.

Puede lograr esto compartiendo su progreso con otros, como publicar su progreso en las redes sociales o contarles a sus amigos sobre sus pasos en el curso.

Únase a la discusión: hable con sus compañeros de curso sobre su aprendizaje y pregúnteles sobre sus errores durante el curso y sugerencias si están por delante en el curso. Esto lo ayudará a evitar errores de aprendizaje comunes y aprender el material más rápido.

Haga dudas: algunos de los cursos en línea incluyen sesiones de compensación de duda, y otras le proporcionan el correo electrónico del instructor para contactarlos con preguntas. Sea un aprendiz activo y acepte ayuda si se atasca en una tarea que necesita resolver o un concepto que necesita descifrar.

Gestión del tiempo: Establecer objetivos a corto plazo es la forma de hacer las cosas. Por lo tanto, establezca algunos objetivos semanales y determine la cantidad exacta de los cursos que necesita completar cada día. De esta manera, podrá rastrear su progreso y terminar el curso a tiempo.

Desarrolle las habilidades y el conocimiento de la industria que necesita con uno de los mejores cursos de aprendizaje automático en línea.¡Veamos estos cursos ahora mismo!

Especialización de aprendizaje automático

Construya una base sólida en los fundamentos de la inteligencia artificial y aprenda habilidades prácticas de aprendizaje automático con esta especialización de aprendizaje automático ofrecido por Stanford en Coursera.

Andrew Ng, fundador de Deeplearning. ai, lo enseñó y cofundador de Coursera. Además, es profesor en la Universidad de Stanford. Creo que su biografía solo podría convencerte de inscribirte en este curso.

Esta especialización es un programa de 3 platos que comienza con el aprendizaje automático con el maestro, que le enseña algoritmos básicos y derivados para el aprendizaje con el maestro, allanando el camino a una base sólida de aprendizaje con el maestro.

Sobre la base de esto, la siguiente sección se centra en algoritmos avanzados centrados en la construcción de redes neuronales y modelos de múltiples clases. Finalmente, el último curso, el aprendizaje automático sin supervisión, profundiza en la agrupación y lo ayuda a construir sistemas de recomendación.

¿Que aprenderás?

• Regresión
• Clasificación
• Algoritmos avanzados de aprendizaje automático
• Red neuronal artificial
• Sistemas de recomendación
• Flujo tensor

Aprendizaje automático con Python

El aprendizaje automático con Python de IBM le enseñará varios algoritmos de aprendizaje automático y sus implementaciones en Python.

Este curso es parte de los programas de certificación de ciencia de datos centrales de IBM, incluidos IBM Data Science Professional y IBM AI Professional. Este curso es impartido por Sahid Aghabozorgi, científico senior de datos (experto en el desarrollo de técnicas analíticas avanzadas) en IBM, y Joseph Santarcangelo, científico de datos de IBM.

Con una calificación general de 4. 7 de 5 de más de 13, 000 alumnos, este curso de aprendizaje automático superior es una opción ideal para muchos entusiastas de los datos y estudiantes.

¡Gracias al último módulo del curso! Obtendrá experiencia práctica con un proyecto incluido en el curso.

¿Que aprenderás?

• Aprendizaje automático
• Pitón
• Scipy y Scikit-Learn
• Regresión
• Clasificación
• Agrupación jerárquica

Introducción al aprendizaje automático

La introducción al aprendizaje automático cubre todo lo que debe saber un principiante o científico de datos.

Este curso introductorio es parte de la nanodegrado del analista de datos de Udacity. Así que tome este curso gratuito y mejor de aprendizaje automático para decidir si Nanograce vale su tiempo e inversión.

Este curso es un paquete completo que lo guía a través de todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluida la exploración de datos, extraer características relevantes, elegir el mejor algoritmo de aprendizaje automático y probar el rendimiento del modelo.

La buena parte es que el curso no solo te arroja teorías y espera que las absorbas como una esponja, sino que te muestra casos de uso prácticos para el aprendizaje intuitivo.

¿Que aprenderás?

Aprendizaje automático en fabricación

La introducción al aprendizaje automático en la fabricación es el primer curso de la especialización de MLOPS, y cada curso se centra en cada aspecto de la implementación de modelos de aprendizaje automático en la fabricación.

Comprender el aprendizaje automático y la ciencia de los datos es importante, pero escalar efectivamente su trabajo a la fabricación le dará una ventaja competitiva. Si le encantan los datos y la implementación, este curso puede ser justo lo que está buscando.

El curso se centra más en los sistemas de implementación de aprendizaje automático y en la creación de modelos estratégicos que funcionan sin problemas en un entorno de producción. También verá cómo construir y ejecutar sistemas de aprendizaje automático integrados en un entorno de producción con un costo mínimo y máxima eficiencia.

Recuerde a Andrew Ng, el autor del curso de especialización de ML en esta lista. Bueno, estará feliz de saber que este curso fue impartido por el mismo experto en datos.

¿Que aprenderás?

• El ciclo de vida y la implementación del aprendizaje automático
• Selección de modelos y estrategia de aprendizaje
• Evaluación del modelo
• Drift de concepto
• Modelo base
• Desafíos de implementación
• Composición y diseño del proyecto

Python para ciencia de datos y aprendizaje automático

Udemy es la plataforma de aprendizaje electrónico más popular y accesible con más de 50 millones de alumnos en todo el mundo.

Cuando está buscando el mejor curso de aprendizaje automático en Udemy, Python for Data Science y ML Bootcamp definitivamente encabeza los resultados.

Este es un curso de 25 horas creado por José Portilla, Jefe de Ciencia de Datos y Análisis de Pierian Training. Curiosamente, algunos empleados de Salesforce, Starbucks y McKinsey son sus alumnos.

El curso le presenta a la programación de Python, luego se le presenta el análisis y la visualización de datos utilizando Python, y ahora pasa a los algoritmos básicos de aprendizaje automático, poniendo en práctica cada uno de ellos.

¿Que aprenderás?

• Programación en Python
• Pandas para análisis de datos
• Seabor para visualizaciones
• Implementación de algoritmos ML
• PNLP
• Redes neuronales
• Introducción a Big Data

Curso acelerado de aprendizaje automático

Los conceptos básicos de la sintaxis de Matemáticas y Python son suficientes para comenzar este excelente curso acelerado sobre el aprendizaje automático de los desarrolladores de Google.

No verá a un solo instructor en cada módulo del curso. En cambio, un equipo de 2-3 expertos en Google proporciona contenido que les permite enseñar sus áreas de especialización en este vasto campo de aprendizaje automático.

El curso es un paquete de 15 horas de 25 lecciones, más de 30 tareas y casos prácticos con imágenes interactivas. Entonces, en este curso, utilizará el aprendizaje automático aplicándolo a varios estudios de casos y tareas prácticas en tiempo real.

Esta plataforma de capacitación de Google Developers no solo le proporciona cursos avanzados para resolver varios problemas de aprendizaje automático, sino que también incluye cursos especializados sobre árboles de decisión, clúster, sistemas de recomendación, clasificación de imágenes, etc.

¿Que aprenderás?

• Conceptos de aprendizaje automático
• Algoritmos de aprendizaje automático
• Casos prácticos
• Métodos de ingeniería para el aprendizaje automático

Aprendizaje automático CS229

Machine Learning CS229 es un programa académico intensivo de dos a tres meses en la Escuela de Ingeniería de Stanford que cuesta entre $ 4, 000 y $ 6, 000.

Dado que este es un curso en vivo, estará expuesto no solo a los conceptos habituales de aprendizaje automático, sino también a la investigación reciente de aprendizaje automático e implementaciones recientes del mundo real.

En este documento, los instructores son Tengyu MA, profesor asociado de informática y estadísticas de la Universidad de Stanford, y Christopher Rae, profesor asociado en el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford.

Los requisitos previos para este curso son un poco más altos. Necesitará una licenciatura con un promedio de calificaciones por encima de 3. La capacidad de programar en Python y una comprensión básica de Numpy y Pandas también es deseable. Además, se requiere el conocimiento del cálculo, el álgebra y la teoría de la probabilidad para comprender rápidamente la profundidad de los conceptos explicados.

¿Que aprenderás?

• aprendizaje supervisado
• Agrupación
• Reconocimiento de patrones estadísticos
• Reducción de dimensionalidad
• Redes neuronales
• Aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático

Fundamentos de aprendizaje automático

Fundamentos del aprendizaje automático es un curso de siete módulos de la Universidad de Washington que comienza con una introducción detallada al aprendizaje automático y cómo está cambiando el mundo, luego pasa a los aspectos técnicos básicos de la regresión, continúa con la agrupación y termina conun módulo especial sobre aprendizaje profundo..

Emily Fox, profesora de aprendizaje automático de Amazon en la Universidad de Washington, es la instructora principal y estará presente durante todo el curso.

Al final de este curso, sabrá cómo extraer funciones a nivel de hogar, análisis de sentimientos basados en reseñas de clientes, recomendaciones de productos, búsqueda de imágenes eficiente y más, creando un sistema doméstico predictivo de aprendizaje automático del mundo real.. Puede aplicar este conocimiento a una amplia gama de problemas de aprendizaje automático para resolverlos con facilidad.

Pero instalar y trabajar con Graphlab fue un desafío para muchos estudiantes. Además, la versión de Python utilizada en este curso está desactualizada, lo que provoca problemas de compatibilidad.

¿Que aprenderás?

• Conceptos básicos de Python
• Conceptos de aprendizaje automático
• Aprendizaje profundo
• Agrupación
• Sistemas de recomendación

Ciencia de datos: aprendizaje automático

El curso de ciencia de datos de Harvard le enseñará sobre el aprendizaje automático al guiarlo a través de los pasos para crear un sistema de recomendación de películas. Este curso es parte del programa de certificación profesional de ciencia de datos de Harvard.

Aprenderá sobre datos de entrenamiento, creación de relaciones predictivas, casos de sobreentrenamiento, validación cruzada y más. Esto lo ayudará a desarrollar la intuición para crear sistemas de recomendación para plataformas de comercio electrónico, plataformas de transmisión OTT, nuevos sitios web y más.

Esta capacitación le costará alrededor de $ 100 con acceso ilimitado a los materiales del curso. Sin embargo, viene con una versión gratuita en la que obtiene acceso limitado a los materiales y sin evaluaciones para verificar su progreso.

Este curso fue impartido por Rafael Irisarri, Catedrático de Bioestadística de la Universidad de Harvard.

¿Que aprenderás?

• Algoritmos de aprendizaje automático
• Análisis de componentes principales
• regularización
• Sistema de recomendación de películas.
• Validación cruzada

Ultimas palabras

Dominar el aprendizaje automático es difícil pero alcanzable con la lista de los mejores cursos de aprendizaje automático mencionados en este artículo. Ya sea que sea un principiante que quiera desarrollar los fundamentos de ML o un ingeniero de ML que quiera mejorar sus habilidades, esta lista lo ayudará.

Sin embargo, si realmente quiere desarrollar una carrera en el aprendizaje automático, no se duerma en los laureles una vez que termine el curso. Toma tus conocimientos del curso y aplícalos a los proyectos. Además, manténgase al día con la tecnología profundizando en los trabajos de investigación.

También puede consultar estos recursos de PyTorch para mejorar sus habilidades de ciencia de datos.