Los 10 mejores cursos en línea para el aprendizaje automático en 2020

¡El aprendizaje automático es el campo más popular en informática en estos días! Es una de las tecnologías emergentes con muchas empresas en diferentes sectores que la adoptan. Así que no es ninguna sorpresa si quieres aprender esta tecnología. Pero si no quieres ir a la universidad porque eres un profesional que trabaja o no quieres gastar mucho dinero en obtener un título, ¡no te preocupes! Hay muchos cursos online en plataformas como Coursera, edX, Udemy, etc. de las mejores universidades del mundo impartidos por personas de renombre. 

Puede aprender fácilmente los conceptos básicos de Machine Learning y luego implementar estos conceptos en proyectos. ¡Estos cursos pueden ser un gran trampolín para ti si quieres conseguir un nuevo trabajo o cambiar de carrera o simplemente quieres aprender algo nuevo! Este artículo muestra algunos de los cursos más populares que existen. Es posible que deba pagar para obtener los certificados oficiales para completar el curso, pero puede acceder a todo el material del curso de forma gratuita. ¡Así que echemos un vistazo a estos cursos ahora!

1. Aprendizaje automático de la Universidad de Stanford (Coursera)

¡Este es el curso de aprendizaje automático más famoso de Internet! Impartido por Andrew Ng, excientífico jefe de Baidu y director del Proyecto de aprendizaje profundo del cerebro de Google, este curso tiene como objetivo enseñar tanto los aspectos teóricos de los algoritmos de aprendizaje automático como las implementaciones prácticas. Este curso de aprendizaje automático cubre la regresión lineal con una variable, la regresión lineal con múltiples variables, la regresión logística, la regularización, las redes neuronales, las máquinas de vectores de soporte, el aprendizaje no supervisado, etc. que puede aprender usando Octave o MATLAB. Este curso se puede completar en un período de 11 semanas y cubre múltiples aspectos y aplicaciones de Machine Learning. También puede aprender a aplicar estos algoritmos de aprendizaje para la visión artificial, la extracción de bases de datos, la comprensión de textos, la creación de robots, etc. Después de completar este curso,

2. Especialización en aprendizaje profundo por deeplearning.ai (Coursera)

Esta es una especialización avanzada para aprendizaje profundo proporcionada por Andrew Ng después de completar el curso de aprendizaje automático. Esto le enseñará más sobre el aprendizaje profundo con temas como redes convolucionales, redes neuronales recurrentes, memoria a corto plazo (LSTM), procesamiento de lenguaje natural, etc. Este curso también proporcionará historias personales y consejos profesionales de muchos de los principales líderes en aprendizaje profundo. que enriquecerá tu experiencia. Esta especialización de aprendizaje profundo tiene 5 cursos que incluyen redes neuronales y aprendizaje profundo, mejora de redes neuronales profundas, estructuración de proyectos de aprendizaje automático, redes neuronales convolucionales y modelos de secuencia. También creará modelos de aprendizaje profundo en muchos campos diferentes, como la conducción autónoma, la atención médica, el procesamiento del lenguaje natural, la generación de música, etc.

3. Aprendizaje automático con Python de IBM (Coursera)

Este curso tiene como objetivo enseñarte Machine Learning usando Python. Primero, aprenderá los conceptos básicos de Machine Learning y sus aplicaciones en el mundo real y luego pasará a los algoritmos de Machine Learning, como los algoritmos de regresión, clasificación y agrupamiento. El curso se divide en seis semanas y cada una de ellas se centra en una Introducción al aprendizaje automático, algoritmos de regresión que incluyen regresión lineal, no lineal, simple y múltiple, algoritmos de clasificación que incluyen SVM, árboles de decisión, KNN, regresión logística, etc., agrupamiento algoritmos que incluyen agrupamiento jerárquico, agrupamiento basado en particiones y agrupamiento basado en densidad, sistemas de recomendación y la última semana contiene un proyecto final que utilizará todo lo que ha aprendido. Después de completar este curso,

4. Especialización en Aprendizaje Automático por la Universidad de Washington (Coursera)

Esta especialización en aprendizaje automático tiene como objetivo enseñar ML utilizando conocimientos teóricos y estudios de casos prácticos que le enseñarán sobre algoritmos de regresión, algoritmos de clasificación, algoritmos de agrupamiento, recuperación de información, etc. Por lo tanto, esta especialización le enseñará a crear aplicaciones inteligentes, analizar grandes conjuntos de datos, etc. utilizando el poder del aprendizaje automático. Esta especialización se divide en cuatro cursos que incluyen Fundamentos de aprendizaje automático, Regresión impartida mediante un estudio de caso sobre la predicción de precios de la vivienda, Clasificación impartida mediante un estudio de caso sobre análisis de sentimientos y Agrupación y recuperación impartida mediante un estudio de caso sobre la búsqueda de documentos similares. Esta especialización tomará aproximadamente 7 meses en completarse y luego de completar cada uno de los cursos,

5. Aprendizaje automático para ciencia de datos y análisis de ColumbiaX (edX)

Este curso de Columbia tiene como objetivo enseñarle los fundamentos de Machine Learning y sus diferentes algoritmos. También le permitirá obtener soluciones para problemas del mundo real utilizando análisis predictivos al comprender los principios de Machine Learning. Este curso se centrará en los algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión lineal con una variable, la regresión lineal con múltiples variables, la regresión logística, las máquinas de vectores de soporte, el aprendizaje no supervisado, etc., así como también cómo hacer predicciones de datos mediante el análisis de datos y el uso de modelos de temas para encontrar el significado oculto en grandes cantidades de datos. Al final de este curso, obtendrá un certificado firmado por un instructor de edX y ColumbiaX para demostrar su conocimiento de Machine Learning para Data Science y análisis.

6. Aprendizaje automático con Python de IBM (edX)

Este curso tiene como objetivo enseñarte Machine Learning usando Python. Primero, aprenderá los conceptos básicos de Machine Learning usando Python y transformará este conocimiento teórico en habilidades prácticas usando laboratorios en línea. Este curso se divide en cinco semanas y cada una de ellas se centra en una Introducción al aprendizaje automático, algoritmos de regresión que incluyen métodos de evaluación lineales, no lineales y de modelos, algoritmos de clasificación que incluyen K-vecino más cercano, regresión logística, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte , etc., aprendizaje no supervisado, incluido el agrupamiento jerárquico, el agrupamiento de K-Means y el agrupamiento basado en la densidad y los sistemas de recomendación. Al final de este curso, obtendrá un certificado firmado por un instructor de edX e IBM para demostrar su conocimiento de Machine Learning usando Python.

7. Aprendizaje automático por HarvardX (edX)

Este curso tiene como objetivo enseñarle los fundamentos de Machine Learning y los diferentes algoritmos de aprendizaje, análisis de componentes principales y regularización mediante la creación de un sistema de recomendación de películas. También aprenderá sobre análisis de datos y datos de entrenamiento para obtener información útil. Este curso se centrará en los algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión lineal con una variable, la regresión lineal con varias variables, la regresión logística, las máquinas de vectores de soporte, el aprendizaje no supervisado, etc., y le enseñará la validación cruzada para evitar el sobreentrenamiento de esos datos. Al final de este curso, obtendrá un certificado firmado por un instructor de edX y HarvardX para demostrar su conocimiento de Machine Learning para Data Science y análisis.

8. Principios del aprendizaje automático de Microsoft (edX)

Este curso le enseña los principios básicos de Machine Learning que se enseñan usando la teoría y luego siguen experiencias prácticas usando la creación e implementación de modelos de Machine Learning. Puede usar Python y Azure Notebooks para crear estos modelos y obtener información de los datos. Este curso proporciona una introducción al aprendizaje automático y lo familiariza con la exploración de datos, la preparación de datos, los algoritmos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado, y la mejora del rendimiento del modelo. Al final de este curso, obtendrá un certificado firmado por un instructor de edX y Microsoft para demostrar su conocimiento de Machine Learning para Data Science y análisis.

9. Machine Learning AZ: Python práctico y R en ciencia de datos (Udemy)

Como su nombre indica, ¡este curso tiene como objetivo enseñarle los conceptos básicos del aprendizaje automático y la ciencia de datos de AZ! Este curso es perfecto para estudiantes que quieran aprender Machine Learning y Data Science o para profesionales que quieran hacer carrera en estos campos. Machine Learning AZ enseña aprendizaje automático en Python y R con un enfoque en temas más específicos como aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo, procesamiento de lenguaje natural, etc. Este curso tiene una estructura de contenido con temas como preprocesamiento de datos, regresión, clasificación, agrupamiento, asociación Aprendizaje de reglas, aprendizaje por refuerzo, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje profundo, reducción de la dimensionalidad y selección y potenciación de modelos. Después de completar el curso, obtendrá un certificado de finalización que puede mostrar en su CV, perfil de LinkedIn, etc.

10. Bootcamp de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático (Udemy)

El Bootcamp de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático le enseñará cómo usar Python para ciencia de datos y aprendizaje automático junto con las diversas bibliotecas de Python. Utilizará Pandas para análisis de datos, SciKit-Learn para aprendizaje automático, Seaborn para gráficos de visualización de datos, Spark para análisis de Big Data, Plotly para visualizaciones dinámicas interactivas, Matplotlib para Python Plotting NumPypara datos numéricos, etc. También aprenderá varios algoritmos de aprendizaje automático como regresión logística, regresión lineal, bosque aleatorio y árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, redes neuronales, etc. junto con SQL para bases de datos. Este curso es uno de los cursos más detallados de ciencia de datos y aprendizaje automático en Udemy con más de 100 conferencias en video HD y cuadernos de códigos detallados para cada conferencia. Y después de completar el curso, obtendrá un certificado de finalización que demostrará su conocimiento en Data Science y Machine Learning.