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El aprendizaje automático se está volviendo cada vez más popular en el espacio de los datos. Pero a menudo existe la idea de que para convertirse en ingeniero de aprendizaje automático es necesario tener un título avanzado. Sin embargo, esto no es del todo cierto. Porque las habilidades y la experiencia triunfan sobre los títulos, siempre.

Si estás leyendo esto, probablemente seas nuevo en el campo de los datos y quieras comenzar como ingeniero de aprendizaje automático. Quizás ya trabaje en datos como analista de datos o analista de BI y le gustaría cambiar a una función de aprendizaje automático. 

Cualesquiera que sean sus objetivos profesionales, hemos seleccionado una lista de cursos de aprendizaje automático, que son completamente gratuitos, para ayudarle a adquirir competencia en el aprendizaje automático. Hemos incluido cursos que lo ayudarán a comprender tanto la teoría como la construcción de modelos de aprendizaje automático. 

Vamos a empezar!

Si está buscando un curso de aprendizaje automático que sea accesible, Aprendizaje automático para todos es para ti. 

Impartido por Kylie Ying, este curso adopta un enfoque de código primero para crear modelos de aprendizaje automático simples e interesantes en Google Colab. Crear sus propios cuadernos y construir modelos mientras aprende la teoría suficiente es una excelente manera de familiarizarse con el aprendizaje automático.

Este curso hace que los conceptos de aprendizaje automático sean accesibles y cubre los siguientes temas: 

• Introducción al aprendizaje automático 
• K-Vecinos más cercanos
• Bayes ingenuos 
• Regresión logística 
• Regresión lineal 
• Agrupamiento de K-medias
• Análisis de componentes principales (PCA)

Enlace del curso: Aprendizaje automático para todos

Kaggle es una gran plataforma para participar en desafíos de datos del mundo real, crear su cartera de ciencia de datos y perfeccionar sus habilidades de creación de modelos. Además, el equipo de Kaggle también cuenta con una serie de microcursos para ponerlo al día con los fundamentos del aprendizaje automático. 

Puede consultar los siguientes (micro)cursos. Por lo general, cada curso tomará algunas horas para completar y trabajar en los ejercicios:

• Introducción al aprendizaje automático 
• Aprendizaje automático intermedio 
• Ingeniería de características

El Introducción al aprendizaje automático El curso cubre los siguientes temas:

• Cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático
• Exploración de datos
• Modelo de validación
• Desajuste y sobreajuste
• Bosques aleatorios

En Aprendizaje automático intermedio Por supuesto, aprenderás:

• Manejo de valores perdidos
• Trabajar con variables categóricas
• Canalizaciones de aprendizaje automático
• Validación cruzada
• XGBoost
• Fuga de datos

El Ingeniería de características el curso cubre:

• Información mutua
• Creando características
• Agrupamiento de K-medias
• Análisis de componentes principales
• Codificación de destino

Se recomienda tomar los cursos en el orden anterior para tener cubiertos los requisitos previos cuando pase de un curso al siguiente.

Enlace de cursos:

Aprendizaje automático en Python con Scikit-Learn en la plataforma FUN MOOC es un curso gratuito a su propio ritmo creado por los desarrolladores del equipo central de scikit-learn. 

Cubre una amplia gama de temas para ayudarle a aprender a construir modelos de aprendizaje automático con scikit-learn. Cada módulo contiene tutoriales en vídeo y cuadernos de Jupyter adjuntos. Debe estar familiarizado con la programación de Python y las bibliotecas de ciencia de datos de Python para aprovechar al máximo el curso.

Los contenidos del curso incluyen:

• Canalización de modelado predictivo 
• Evaluación del rendimiento del modelo
• Ajuste de hiperparámetros
• Seleccionando el mejor modelo 
• Modelos lineales 
• Modelos de árboles de decisión 
• conjunto de modelos 

Enlace del curso: Aprendizaje automático en Python con Scikit-Learn

Curso intensivo de aprendizaje automático de Google es otro buen recurso para aprender aprendizaje automático. Desde los conceptos básicos de la creación de un modelo hasta la ingeniería de funciones y más, este curso le enseñará cómo crear modelos de aprendizaje automático utilizando el marco TensorFlow.

Este curso se divide en tres secciones principales, con la mayoría del contenido del curso en la sección de conceptos de ML:

• Conceptos de aprendizaje automático 
• Ingeniería de aprendizaje automático 
• Sistemas de aprendizaje automático en el mundo real 

Para realizar este curso, debe estar familiarizado con las matemáticas de la escuela secundaria, la programación Python y la línea de comandos. 

La sección de conceptos de ML incluye lo siguiente: 

• Fundamentos del aprendizaje automático
• Introducción a TensorFlow 
• Ingeniería de características 
• Regresión logística 
• Regularización 
• Redes neuronales 

La sección de Ingeniería de ML cubre:

• Entrenamiento estático versus dinámico 
• Inferencia estática versus dinámica 
• Dependencias de datos
• Justicia

Y ML Systems in the Real World es un conjunto de estudios de casos para comprender cómo se realiza el aprendizaje automático en el mundo real.

Enlace del curso: Curso intensivo de aprendizaje automático

Hasta ahora, hemos visto cursos que le brindan una idea de los conceptos teóricos mientras se enfocan en la construcción de modelos. 

Si bien este es un buen comienzo, deberá comprender con mayor detalle el funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje automático. Esto es importante para realizar entrevistas técnicas, crecer en su carrera y participar en la investigación de ML. 

CS229: Aprendizaje automático en la Universidad de Stanford es uno de los cursos de ML más populares y recomendados. Este curso le brindará la misma profundidad técnica que un curso universitario de un semestre de duración.

Puede acceder a las conferencias y apuntes de las conferencias en línea. Este curso cubre los siguientes temas amplios: 

• Aprendizaje supervisado 
• Aprendizaje sin supervisión 
• Aprendizaje profundo
• Generalización y regularización. 
• Aprendizaje y control por refuerzo. 

Enlace del curso: CS229: Aprendizaje automático

¡Espero que hayas encontrado recursos útiles que te ayuden en tu viaje de aprendizaje automático! Estos cursos le ayudarán a conseguir un buen equilibrio entre conceptos teóricos y construcción de modelos prácticos.

Si ya está familiarizado con el aprendizaje automático y está limitado por el tiempo, le recomiendo que consulte Aprendizaje automático en Python con scikit-learn para profundizar en scikit-learn y CS229 para conocer los fundamentos teóricos esenciales. ¡Feliz aprendizaje!
 
 

Bala Priya C. es un desarrollador y escritor técnico de la India. Le gusta trabajar en la intersección de matemáticas, programación, ciencia de datos y creación de contenido. Sus áreas de interés y experiencia incluyen DevOps, ciencia de datos y procesamiento de lenguaje natural. ¡Le gusta leer, escribir, codificar y tomar café! Actualmente, está trabajando para aprender y compartir su conocimiento con la comunidad de desarrolladores mediante la creación de tutoriales, guías prácticas, artículos de opinión y más.

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/5-free-courses-to-master-machine-learning?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-courses-to-master-machine-learning