El aprendizaje automático puede parecer relativamente anticuado en la era de la IA, pero sigue siendo una habilidad valiosa y utilizada con frecuencia. El aprendizaje automático es el uso de algoritmos en sistemas informáticos para “aprender” de los datos, permitiendo a esos sistemas asumir tareas autónomas. La fabricación, la ingeniería, la programación, la ciencia de datos y más pueden incluir el aprendizaje automático.
El campo se diferencia de la IA en su enfoque, métodos y estructura subyacente, y a menudo aparece en los titulares de la física y otras aplicaciones científicas. Para descubrir más sobre el aprendizaje automático, puede realizar cursos en línea de una variedad de empresas o instituciones.
Los mejores cursos de aprendizaje automático: tabla comparativa
Introducción al aprendizaje automático (Google): lo mejor para principiantes
Para los principiantes, la Introducción al aprendizaje automático de Google es una opción clara y de bajo compromiso. Este curso es la primera entrada de una secuencia más larga de “cursos básicos” de Google sobre aprendizaje automático. Eso hace que sea fácil explorar tanto o tan poco del tema como desee.
Precios
Este curso es gratuito.
Duración
Este curso se puede completar en 20 minutos.
Ventajas | Contras |
---|---|
|
Requisitos previos
No hay prerequisitos para este curso.
Ciencia de datos – Aprendizaje automático (Harvard en edX): lo mejor para científicos de datos
La Universidad de Harvard tiene algunas de las mentes más brillantes en educación detrás de sus cursos en línea, lo que contribuye a nuestra selección de “Ciencia de datos: aprendizaje automático”. Este curso es una sección del curso de ciencia de datos en línea más amplio de Harvard. Es apropiado para personas con cierta experiencia profesional en ciencia de datos, ya que coloca el aprendizaje automático en el contexto del trabajo práctico existente. Este curso da como resultado un proyecto que el alumno puede usar o mostrar a empleadores actuales o potenciales, es decir, un sistema de recomendación de películas que demuestra dominio de algoritmos predictivos.
Precios
“Ciencia de datos: aprendizaje automático” se puede “auditar” de forma gratuita. Pagar $149 agrega una certificación de finalización y acceso ilimitado a los materiales del curso.
Duración
Este curso es a su propio ritmo. Tiene contenido suficiente para unas ocho semanas de trabajo si se realiza de 2 a 4 horas por semana.
Ventajas | Contras |
---|---|
|
|
Requisitos previos
Se recomienda realizar los cursos anteriores del Programa de Certificado Profesional en Ciencia de Datos antes de realizar este curso.
Programa de certificación en aprendizaje automático de la Universidad de Cornell (Cornell): lo mejor para una educación universitaria tradicional
Si bien esta certificación incluye elementos a su propio ritmo, también ofrece debates en vivo con pares y educadores. Los participantes recibirán comentarios sobre su trabajo. El curso incluye proyectos adecuados para un currículum u otras demostraciones del mundo real. Cubre las matemáticas involucradas en el aprendizaje automático, incluido el álgebra lineal y las distribuciones de probabilidad, y aspectos informáticos, incluidas las máquinas centrales y las redes neuronales.
Precios
Esta certificación cuesta $3,750.
Duración
Este curso se puede completar en 3,5 meses con 6 a 9 horas de estudio por semana.
Ventajas | Contras |
---|---|
|
|
Requisitos previos
La Universidad de Cornell recomienda que los estudiantes que tomen este curso tengan experiencia en “matemáticas, incluida familiaridad con Python, teoría de probabilidad, estadística, cálculo multivariado y álgebra lineal”. Para completar algunos proyectos es necesario utilizar la biblioteca NumPy y Jupyter Notebooks.
Especialización en aprendizaje automático de Stanford (Coursera): lo mejor para crear aplicaciones de redes neuronales
A menudo se hace referencia a Andrew Ng como uno de los mejores instructores de inteligencia artificial. Profesor adjunto en la Universidad de Stanford y cofundador de Coursera, ha creado una marca basada en la transmisión de información compleja de una manera útil y procesable para las personas que desean progresar en sus carreras tecnológicas. La especialización en aprendizaje automático contiene tres cursos separados y cubre redes neuronales, aprendizaje por refuerzo profundo y más.
Precios
Se puede acceder a este curso a través de una suscripción a Coursera Plus por $ 59 por mes.
Duración
Coursera estima que este curso a su propio ritmo durará 2 meses con 10 horas por semana.
Ventajas | Contras |
---|---|
|
|
Requisitos previos
Coursera recomienda que los estudiantes que toman este curso tengan experiencia en “codificación básica (para bucles, funciones, declaraciones if/else) y matemáticas de nivel secundario (aritmética, álgebra)”.
Introducción de IBM a la especialización en aprendizaje automático (Coursera): lo mejor para los aspirantes a científicos de datos
Los instructores de IBM imparten este curso de aprendizaje automático, que consta de cuatro cursos más pequeños:
- Análisis exploratorio de datos para aprendizaje automático.
- Aprendizaje automático supervisado: regresión.
- Aprendizaje automático supervisado: clasificación.
- Aprendizaje automático no supervisado.
Esta especialización incluye ejercicios prácticos en SQL, regresión, clasificación y otras herramientas y técnicas útiles en ML. Al final del curso, podrá diseñar sistemas de aprendizaje automático para obtener información de conjuntos de datos que carecen de un objetivo o una variable etiquetada. Al completar la especialización, los estudiantes obtendrán un certificado profesional de IBM.
Precios
Se puede acceder a esta especialización a través de una suscripción a Coursera Plus por $59 al mes.
Duración
Esta especialización tarda dos meses con 10 horas semanales en completarse.
Ventajas | Contras |
---|---|
|
Requisitos previos
Los estudiantes que deseen realizar esta especialización deben tener cierta experiencia en codificación, particularmente en Python, además de sentirse cómodos con el cálculo, el álgebra lineal, la probabilidad y la estadística.
Metodología
Al elegir estos cursos, analizamos universidades y plataformas de aprendizaje en línea reconocidas en el mundo de la tecnología. Buscamos ofrecer una combinación de cursos y certificaciones para principiantes, intermedios y avanzados.