10 cursos de certificación de aprendizaje automático: Jumpstart su carrera en AI -

Cursos de certificación de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una rama de IA que utiliza algoritmos de software para reconocer los patrones en los datos, lo que hace que el sistema sea más inteligente.

Hoy en día, hay más oportunidades que nunca para que las personas creen sus propias aplicaciones con aprendizaje automático.

Sin embargo, antes de saltar a la escena del aprendizaje automático, es importante asegurarse de saber en qué se está metiendo.

Hay muchos cursos diferentes de certificación de aprendizaje automático disponibles en este campo. Cada uno proporciona diferentes niveles de conocimiento y habilidades en el aprendizaje automático. Empecemos.

1. Ingeniero de aprendizaje automático para Microsoft Azure Nanodegree (Udacity)

Udacity es una de las plataformas en línea más populares para aprender codificación, ciencia de datos e inteligencia artificial. Con Udacity, tendrá la oportunidad de aprender de expertos de la industria en aprendizaje automático.

En este caso, colabora con Microsoft para proporcionar instrucciones de expertos. El ingeniero de aprendizaje automático de Microsoft Azure Nanodegree desafía sus habilidades para optimizar las tuberías de ML y operacionalizar el aprendizaje automático. Finalmente, concluirá el Nanodegree con un proyecto Capstone.

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PROS

Reciba capacitación profesional para el aprendizaje automático en Azure de Udacity en colaboración con Microsoft.
Participe en proyectos del mundo real con comentarios personalizados de revisores experimentados.
Muestre su cartera y obtenga habilidades para el trabajo de mentores técnicos, preparación de CV/currículum y más.

CONTRAS

A pesar de ser uno de los principales programas para el aprendizaje automático, tiene un costo más alto asociado con él.

CURSOS

Uso de Azure Machine Learning: Conozca el aprendizaje automático y Azure sobre cómo puede alimentar cualquier negocio. A continuación, explore cómo configurar, diseñar y administrar canalizaciones de aprendizaje automático de Azure, así como identificar casos de uso para el SDK de Azure ML y el aprendizaje automático.
Operaciones de aprendizaje automático: aprenda cómo operacionalizar el aprendizaje automático y aplicarlas a aplicaciones del mundo real. Este curso está diseñado para profesionales de OPS que desean implementar y operar modelos exitosos de aprendizaje automático en producción con Azure.
Proyecto Capstone: Explore Azure ML e Hyperdrive y resuelva una tarea utilizándolos en un proyecto Capstone. Al final de este curso, sabrá cómo implementar un modelo como servicio web y probarlo.

VEREDICTO

Obtenga capacitación y certificación en el aprendizaje automático utilizando una de las plataformas más populares del mercado hoy en día. Con el programa Ingeniero de aprendizaje automático para Microsoft Azure Nanodegree de Udacity, tendrá todo lo que necesita para mejorar sus habilidades y convertirse en un experto en aprendizaje automático. Participará en el diseño e implementación de una tubería de aprendizaje automático operativo y un proyecto Capstone.

Instructor	audacia
Duración	3 meses (5-10 horas por semana)
Certificación	Ingeniero de aprendizaje automático para Microsoft Azure Nanodegree
requisitos previos	Python, aprendizaje automático y estadísticas
Habilidades adquiridas	Microsoft Azure, Hyperdrive, Python, Scikit-Learn, Automl, Keras, Tensorflow y Pytorch

2. Científico de aprendizaje automático (DataCamp)

¿Quieres aprender a usar los últimos algoritmos de aprendizaje automático? En caso afirmativo, Datacamp es una plataforma en línea de renombre mundial que ofrece una pista de carrera de científicos de aprendizaje automático. Este programa de 24 cursos se enfoca en Python y algoritmos de aprendizaje automático, como modelos basados en árboles, clasificadores lineales, aprendizaje no supervisado, NLP y mucho más.

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PROS

Uno de los programas de aprendizaje automático más completos disponibles en la actualidad.
Construya una habilidad extremadamente completa en el aprendizaje automático, como con todo, desde Keras, TensorFlow y Pytorch.
Te enseña a ganar una competencia de Kaggle.

CONTRAS

Algunas de las quejas comunes es el material poco práctico que no puede usar en su carrera.
Los ejercicios no fueron desafiantes y simplemente llenaron los cuadros de texto en blanco.

CURSOS

Aprendizaje supervisado: comience con el modelado predictivo con Scikit-Learn y verifique su rendimiento.
Aprendizaje no supervisado: este curso le presentará el análisis de clúster con técnicas jerárquicas y K-means utilizando la biblioteca SciPy.
Aprendizaje profundo: comprenda profundamente cómo funciona el aprendizaje profundo y aprende a construir modelos inteligentes con keras.
Ganar una competencia de Kaggle en Python: con un poco de codificación, puede poner a prueba sus habilidades y aprender a competir en las competencias de Kaggle.

VEREDICTO

Datacamp ofrece una pista de carrera científica de aprendizaje automático que se centra en los algoritmos de Python y Machine Learning. Este programa cubre una gama extremadamente diversa de temas, desde la reducción de la dimensionalidad hasta el aprendizaje automático con datos de series temporales.

Instructor	Campamento de datos
Duración	93 horas (23 cursos)
Pista de carrera	Científico de aprendizaje automático con Python
Nivel	Intermedio Avanzado
Habilidades adquiridas	Python, Scikit-Learn, Spark, Xgboost, Pyspark, TensorFlow, NLP y Keras

3. Ingeniero de aprendizaje automático de AWS (Udacity)

¿Quieres ser un ingeniero de aprendizaje automático de AWS? Con el ingeniero de aprendizaje automático de AWS Nanodegree, aprenderá cómo diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático en AWS. También obtendrá experiencia práctica con varias técnicas de IA, incluido el aprendizaje profundo y su operacionalización.

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PROS

Obtenga educación de una plataforma de aprendizaje de renombre mundial que ofrece cursos en línea en AWS Machine Learning en colaboración con AWS.
Obtenga las habilidades y el conocimiento que necesita para convertirse en un mejor ingeniero de aprendizaje automático con proyectos inmersivos y oportunidades de tutoría.
Ideal para aquellos que desean apoyo profesional, como en la creación de su CV/currículum vitae y cartera para avanzar en su carrera.
Rico en proyectos que ponen a prueba sus habilidades de aprendizaje automático.

CONTRAS

La plataforma en línea de Udacity es un poco más cara que otras, pero tiene opciones de pago por uso para aliviar el costo.

CURSOS

Introducción al aprendizaje automático: en este curso, aprenderá sobre el aprendizaje automático con AWS SageMaker. Creará flujos de trabajo de aprendizaje automático, realizará una limpieza de datos y luego los evaluará con el ajuste de hiperparámetros.
Desarrollo de su primer flujo de trabajo de ML: comience a utilizar el aprendizaje automático con este curso integral que cubre los aspectos básicos del flujo de trabajo de ML de AWS y SageMaker. Aprenderá sobre los diferentes modelos que están disponibles y cómo usarlos para entrenar e implementar modelos.
Temas de aprendizaje profundo dentro de Computer Vision y NLP: obtenga una comprensión profunda de cómo se utiliza la inteligencia artificial para entrenar modelos de aprendizaje profundo con Amazon SageMaker. Este curso le proporcionará una comprensión integral de cómo entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo.
Puesta en marcha de proyectos de aprendizaje automático en SageMaker: adquiera experiencia práctica con las herramientas de aprendizaje automático más recientes y aprenda a implementar y administrar proyectos de gran volumen en SageMaker.
Proyecto Capstone: Monitoreo de inventario en los centros de distribución: el proyecto implicará obtener datos de una base de datos y preprocesarlos. Luego, los datos se usarán para entrenar un modelo de aprendizaje automático para monitorear los niveles de inventario de existencias en un centro de distribución.

VEREDICTO

¿Quiere ser un poderoso ingeniero de aprendizaje automático de AWS? Si es así, Udacity es el lugar para ti. El nanogrado de ingeniero de aprendizaje automático de AWS de Udacity ofrece una combinación única de aprendizaje en línea y desarrollo profesional. Con sus recursos de capacitación de vanguardia e instructores experimentados, Udacity puede ayudarlo a desarrollar sus habilidades en el aprendizaje automático de AWS y obtener las habilidades necesarias para el éxito.

Instructor	audacia
Duración	5 meses (5-10 horas por semana)
Certificación	Ingeniero de aprendizaje automático de AWS (Udacity)
requisitos previos	Conocimientos básicos de algoritmos de aprendizaje automático y programación Python
Habilidades adquiridas	AWS SageMaker Studio, XGBoost y AutoGluon

4. Comience con el aprendizaje automático (Codecademy)

Comience en Codecademys Machine Learning Skill Path. Este curso está diseñado para programadores de Python que desean aprender a usar ML para resolver problemas complejos. Aprenderá regresión, aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. Al final del curso, probará sus habilidades en dos proyectos aplicados y un proyecto final final.

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PROS

Lleno de proyectos inmersivos que prueban sus capacidades de aprendizaje automático en la plataforma CodeCademy.
Destaca en tu trabajo aprendiendo el aprendizaje automático de una base práctica, paso a paso, con datos del mundo real.
Gane insignias, guarde su progreso y obtenga sugerencias para soluciones durante su camino de aprendizaje.

CONTRAS

La plataforma puede ser un poco errónea a veces con sugerencias mediocres para completar los módulos.
A menudo se siente que hay una falta de apoyo comunitario al buscar ayuda.

CURSOS

Predicción utilizando regresión lineal: este curso le enseñará cómo usar regresión lineal para fines de predicción. Al comprender cómo funciona la regresión lineal, puede hacer predicciones sobre datos que son precisos y basados en datos.
Aprendizaje supervisado: tome un curso que lo ayudará a aprender cómo estructurar e interpretar datos, cómo usar modelos de aprendizaje automático y cómo optimizar su modelo. Aprenda a clasificar los datos utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático supervisado.
Aprendizaje no supervisado: comprenda mejor cómo funciona el aprendizaje sin supervisión y cómo implementarlo en sus modelos. Este curso está diseñado para científicos de datos que desean aprender más sobre cómo usar algoritmos de aprendizaje automático como la agrupación de K-means.
Proyecto aplicado y final: Trabaje en varios proyectos aplicados, incluido el reconocimiento de escritura a mano con K-means, clasificador de cáncer de mama y máquina de vectores deportivos.

VEREDICTO

Codecademys Machine Learning Habilidad Path le proporciona las habilidades y el conocimiento que necesita para comenzar a aprender el aprendizaje automático. Aprenderá a usar la regresión, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje sin supervisión. Finalmente, completará varios proyectos aplicados de prueba de habilidades para reforzar lo que ha aprendido en todo el camino de habilidades.

Instructor	codecademia
Duración	7 semanas
Ruta de habilidad	Comience con el aprendizaje automático
Nivel	Intermedio
Habilidades adquiridas	Python 3, Scikit-Learn, Matplotlib, Pandas y Jupyter Notebooks

5. Ingeniería de datos, big data y aprendizaje automático en la especialización de GCP (Google)

La ingeniería de datos es la opción perfecta para la ingeniería de datos, los macrodatos y el aprendizaje automático en la especialización de GCP. Con esta especialización, obtendrá experiencia práctica con big data y desarrollará habilidades en aprendizaje automático y canalizaciones de datos. Si desea aprender ingeniería de datos utilizando Google Cloud Platform, esta es la especialización que debe tomar.

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PROS

Conozca los entresijos de Google Cloud Platform (GCP) de un líder mundial en tecnología.
Obtenga una buena comprensión del aprendizaje automático y las opciones de canalización de datos disponibles en GCP.

CONTRAS

Avanzado con el desarrollo de canalizaciones de ML con Kubernetes Engine con algunos problemas de laboratorio técnico informados.
Todo el trabajo del curso es aplicable a Google Cloud Platform, pero los conceptos son fácilmente transferibles.

CURSOS

Fundamentos de Big Data y Machine Learning de Google Cloud: A través de una combinación de presentaciones, diapositivas y laboratorios, este curso integral introduce a los participantes a las capacidades de Big Data y aprendizaje automático de Google Cloud.
Modernización de lagos de datos y almacenes de datos con Google Cloud: un lago de datos y un almacén modernos son dos componentes esenciales en un negocio basado en datos y son facilitadores clave de muchos procesos comerciales. Este curso enseñará a los estudiantes los casos de uso de lagos de datos, almacenes y canalizaciones de datos en Google Cloud Platform.
Creación de canalizaciones de datos por lotes en GCP: Obtenga información sobre los diferentes paradigmas de canalización de datos (EL, ELT, ETL) y cuándo usarlos en entornos de procesamiento de datos por lotes. Explore las tecnologías de Google Cloud como BigQuery, Spark y Dataflow en Google Cloud con Qwiklabs.
Creación de sistemas de análisis de transmisión resistentes en Google Cloud: cree un sistema de análisis de transmisión con Google Cloud Platform con información en tiempo real mediante Dataflow, BigQuery y Cloud Bigtable.
Análisis inteligente, aprendizaje automático e inteligencia artificial en GCP: obtenga información detallada de sus datos y extraiga información valiosa del aprendizaje automático a través de Google Cloud usando QwikLabs.

VEREDICTO

Cuando se trata de proveedores de la nube, Google Cloud Platform (GCP) tiene muchas herramientas disponibles para empresas interesadas en analizar sus datos y utilizar algoritmos de aprendizaje automático. La especialización en ingeniería de datos, big data y aprendizaje automático en GCP le enseñará lo que se necesita para familiarizarse lo suficiente como para comenzar a crear canalizaciones de datos para generar conocimientos comerciales sólidos.

Instructor	Nube de Google
Duración	4 meses (4 horas por semana)
Certificación	Especialización en ingeniería de datos, big data y aprendizaje automático en GCP
Nivel	Intermedio
Habilidades adquiridas	BigQuery, Qwiklabs, ETL, Google Cloud Platform, Cloud Bigtable (NoSQL), Kubeflow ML y AutoML

6. Nanogrado de ingeniero de DevOps de aprendizaje automático (Udacity)

Obtenga las habilidades que necesita para optimizar e implementar modelos de aprendizaje automático en un entorno de nivel de producción. Además, aprenda a implementar una canalización de aprendizaje automático escalable y a crear un modelo de flujo de trabajo reproducible a través de Machine Learning DevOps Engineer Nanodegree.

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PROS

Reciba apoyo de mentores técnicos y servicios de carrera, todo mientras participa en un horario flexible de Nanodegree.
Aprenda los fundamentos de MLops mediante la implementación de tecnologías como Kubernetes y Kubeflow.

CONTRAS

Nanodegree tiene un precio más alto asociado, pero tiene opciones de pago por uso.

CURSOS

Principios de código limpio: Obtenga las habilidades que necesita para probar y registrarse para garantizar que sus modelos usen principios de código limpio.
Creación de un flujo de trabajo de modelo reproducible: este curso le enseñará cómo crear una canalización de aprendizaje automático reproducible desde cero utilizando MLflow.
Implementación de una tubería ML escalable en producción: Obtenga las habilidades y el conocimiento que necesita para implementar una tubería ML escalable en la producción. Este curso le enseñará cómo controlar las versiones sus datos y modelos y optimizar su rendimiento.
Supervisión y puntuación de modelos automatizada: mejore la eficiencia de sus modelos mediante la automatización de los procesos de desarrollo que necesita para puntuar y volver a implementar modelos.

VEREDICTO

Con el ingeniero de DevOps de aprendizaje automático de Nanodegree, aprenderá cómo diseñar, crear, implementar y monitorear las tuberías de DevOps ML. Este nanodegree ofrece una comprensión profunda de los algoritmos de aprendizaje automático y su aplicación dentro del contexto DevOps. Pero se requiere experiencia previa con Python y Machine Learning para inscribirse en este programa de nanodegrado.

Instructor	audacia
Duración	4 meses (10 horas por semana)
Certificación	Aprendizaje automático Devops Ingeniero Nanodegree
requisitos previos	Experiencia previa con Python y Machine Learning
Habilidades adquiridas	Pylint, AutoPep8, Github, Kubernetes, Kubeflow, excelentes expectativas, Control de versiones de datos (DVC) y Fastapi

7. Científico de aprendizaje automático con R.

Obtenga las habilidades que necesita para sobresalir en su carrera como científico de aprendizaje automático con R. Este curso proporciona las habilidades y el conocimiento que necesita para trabajar con modelos de aprendizaje automático, procesar datos, entrenar modelos y optimizar su rendimiento. Además, obtendrá algunas habilidades en el camino, como usar Apache Spark.

Toma un curso con DataCamp

PROS

Una pista de carrera completa que ofrece varias habilidades desde el análisis de clúster hasta la regresión bayesiana.
En general, los cursos de Datacamps R son excepcionales para aprender R con altos sentimientos de los estudiantes.

CONTRAS

Muy bueno para proporcionar una introducción de alto nivel a la mayoría de los conceptos, pero se siente menos inmersivo en comparación con los cursos de programación de Python y R.
Falta de proyectos para probar sus habilidades y reforzar lo que ha aprendido en la plataforma.

CURSOS

Fundamentos de aprendizaje automático en R: Obtenga una mejor comprensión del aprendizaje automático, para que pueda crear algoritmos más efectivos y eficientes. Este curso es para aquellos que quieren saber cómo funciona el aprendizaje automático, pero también quieren saber más sobre los diferentes algoritmos y sus aplicaciones.
Aprendizaje supervisado en R: regresión y clasificación: en estos cursos, aprenderá a predecir los resultados de diferentes eventos utilizando varios modelos, incluidas máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios y Xgboost para predecir eventos futuros.
Aprendizaje no supervisado en R: Aprenda a utilizar la agrupación jerárquica y la reducción de la dimensionalidad para extraer información de los datos. También obtendrá una fuerte intuición para la agrupación jerárquica y de K-means y aprenderá cómo aplicarlos para extraer información de sus datos.
Introducción a Spark con Sparklyr en R: aprenda a leer y analizar grandes conjuntos de datos con Apache Spark y R. En este curso, también aprenderá a usar el paquete Sparklyr para leer y analizar datos.

VEREDICTO

Esta pista de carrera está repleta de muchas oportunidades diferentes para aprender el aprendizaje automático. Esto incluye todo, desde regresión, aprendizaje supervisado y ajuste de hiperparameter. Si su enfoque está utilizando R, entonces debe considerar fuertemente al científico de aprendizaje automático con la pista de carrera R.

Instructor	Campamento de datos
Duración	61 horas (15 cursos)
Pista de carrera	Científico de aprendizaje automático con R
Nivel	Intermedio Avanzado
Habilidades adquiridas	R Programación, Apache Spark, XGBOost, Tidyverse, K-Means Clustering, Support Vector Machine, Sparklyr

8. Especialización de ingeniería de aprendizaje automático para producción (MLOPS) (Deeplearning.ai)

La especialización en ingeniería de aprendizaje automático para producción (MLOps) es un programa diseñado para estudiantes interesados en el papel del aprendizaje automático en las operaciones de producción. No solo creará un sistema de producción de ML de extremo a extremo, sino que también explorará cómo modelarlos e implementarlos con un enfoque en el ciclo de vida de los datos.

Tome un curso con profundidad.

PROS

Excelente contenido para un nuevo curso con mucho contenido empacado en un programa de 4 platos.
Reciba educación de Deeplearning.ai en un programa único en su tipo orientado a la ingeniería de aprendizaje automático.

CONTRAS

Gran enfoque en la herramienta de gestión de tuberías de datos extendidas TensorFlow.
Aunque los instructores están bien informados y sobre el tema, los materiales del curso no están pulidos para aprender fácilmente.

CURSOS

Introducción al aprendizaje automático en producción: aprenderá la teoría y la aplicación práctica del desarrollo, la implementación y el modelado de un sistema de aprendizaje automático listo para la producción de extremo a extremo.
Ciclo de vida de datos de aprendizaje automático en producción: aprenderá cómo lograr el mayor poder predictivo de sus datos y construir canalizaciones de datos mediante la recopilación, limpieza y validación de conjuntos de datos. Luego, explorará cómo transformar, seleccionar e diseñar datos utilizando TensorFlow y aplicarlos a sus propios proyectos de aprendizaje automático.
Canalizaciones de modelado de aprendizaje automático en producción: automatice y optimice sus canalizaciones de modelado de aprendizaje automático en producción y aproveche las herramientas de análisis para responder a la equidad y el rendimiento del modelo.
Implementación de modelos de aprendizaje automático en producción: en este curso, aprenderá cómo implementar modelos de ML, implementar la automatización del flujo de trabajo y cómo monitorear su sistema para una operación continua.

VEREDICTO

La especialización de ingeniería de aprendizaje automático para producción (MLOPS) está diseñada para estudiantes que buscan explorar las muchas oportunidades en ingeniería de aprendizaje automático y productividad con IA. Este programa le enseñará métodos para diseñar modelos ML, crear soluciones escalables para problemas de producción a gran escala y crear aplicaciones de alto rendimiento.

Instructor	DeepLearning.ai
Duración	4 meses (6 horas por semana)
Certificación	Especialización de ingeniería de aprendizaje automático para producción (MLOPS)
Nivel	Avanzado
Habilidades adquiridas	Pytorch, Keras, Tensorflow extendido

9. Certificado profesional en ciencia de datos (Harvard)

¿De dónde te graduaste? Universidad Harvard. ¿Imagina eso? ¡Este puedes ser tú! Con más industrias que nunca antes de recopilar datos sobre sus clientes, es esencial comprender cómo presentar su información de una manera que tenga sentido no solo para usted sino también para los demás. Esta es la razón por la cual la ciencia de datos se ha convertido en una habilidad importante para la era digital de hoy, incluido el certificado profesional en ciencia de datos.

Tome un curso con la Universidad de Harvard

PROS

Reciba capacitación en ciencia de datos de una de las instituciones más prestigiosas del mundo.
Obtenga la oportunidad de poner todo lo que aprendió en un Proyecto final con una evaluación significativa.
Aprenda un conjunto extremadamente diverso de habilidades relacionadas con la visualización y la ciencia de datos.

CONTRAS

Se enfoca en la programación R sin aprender los conceptos básicos de Python.
Amplio programa con 9 cursos repartidos en 1 año y 5 meses.

CURSOS

Probabilidad, inferencia y modelado: aprenda a aplicar la regresión lineal y los entresijos de las estadísticas con R.
Herramientas de disputa y productividad: aprenda las herramientas necesarias para disputar datos y crear informes reproducibles. Obtenga conocimiento de las técnicas de producción que lo ayudarán a trabajar de manera más eficiente.
Aprendizaje automático: con este curso, aprenderá cómo aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas del mundo real y hacerlos escalables. También podrá tomar este conocimiento y aplicarlo a sus propios proyectos en el futuro.
Proyecto Capstone: adquiera las habilidades necesarias y resuélvalo todo mientras trabaja en un proyecto de ciencia de datos del mundo real.

VEREDICTO

La visualización de datos es una habilidad esencial para todos los científicos y estadísticos de datos. La creciente cantidad de datos a los que tenemos acceso es más que suficiente para que creemos figuras y gráficos hermosos, informativos y perspicaces. El Certificado profesional en ciencia de datos de la Universidad de Harvard cubre una amplia gama de temas para ayudarlo a dominar la visualización de datos y mucho más.

Instructor	Universidad Harvard
Duración	1 año y 5 meses
Certificación	Certificado profesional en ciencia de datos
Material	9 cursos de desarrollo de habilidades
Habilidades adquiridas	R, Ggplot2, Tidyverse, Dplyr, RStudio, GitHub y Regex

10. Fundamentos de aprendizaje automático (Dataquest)

La pista de habilidades de conceptos básicos de aprendizaje automático de Dataquest le enseñará cómo usar el aprendizaje automático para resolver problemas en su industria. Por ejemplo, obtendrá una mejor comprensión de cómo funcionan los K-vecinos más cercanos y cómo puede usarlo para hacer mejores predicciones.

Tome un curso con Dataquest

PROS

Aprenda a mejorar sus capacidades de predicción de varias maneras utilizando el algoritmo de K-vecinos más cercanos.

CONTRAS

Menos completo que otros programas, como los que ofrecen cursos de Procesamiento del lenguaje natural, Keras y TensorFlow.
Demasiado enfoque en K-vecinos más cercanos y un espectro muy reducido de material del curso.

CURSOS

Introducción a K-Nearest Neighbors: obtenga una mejor comprensión de cómo usar K-Nearest Neighbors para sugerir precios de lista óptimos de AirBnB. Después de realizar este curso, podrá mejorar sus predicciones utilizando más funciones.
Evaluación del rendimiento del modelo: aprenda a evaluar el rendimiento del modelo y realice mejoras en su modelo. Este curso está diseñado para personas que buscan mejorar la precisión y el rendimiento de sus modelos a través de la optimización de hiperparameter y la validación cruzada.
Predicción de precios de automóviles: use k-vecinos más cercanos para predecir de manera rápida y precisa los precios de los automóviles. En este curso, aprenderá a mejorar sus predicciones utilizando el aprendizaje automático para encontrar los modelos más precisos.

VEREDICTO

Aprenderá a usar el aprendizaje automático para resolver problemas cotidianos al realizar el seguimiento de habilidades de conceptos básicos de aprendizaje automático de Dataquest. Esta pista está diseñada para personas que desean mejorar su comprensión del aprendizaje automático con Python y cómo se puede usar para hacer mejores predicciones.

Instructor	Dataquest
Duración	6 cursos
Pista	Fundamentos de aprendizaje automático
Nivel	Intermedio
Habilidades adquiridas	Python y Scikit-Learn

Cursos de certificación de aprendizaje automático

Cuando se trata de habilidades y conocimientos, el aprendizaje automático está en un nivel completamente diferente. Con tantas aplicaciones e industrias diferentes que lo necesitan, el campo del aprendizaje automático se ha vuelto extremadamente complejo.

Ya sea que esté buscando aprender a usar algoritmos ML o desea convertirse en un mejor analista de datos, hay una serie de cursos de certificación de aprendizaje automático disponibles que lo ayudarán a alcanzar sus objetivos.

Para poder usar el aprendizaje automático de manera efectiva, debe tener una sólida comprensión de sus principios y cómo funciona. En este artículo, hemos discutido los 10 mejores cursos de certificación de aprendizaje automático que le brindarán las habilidades y el conocimiento que necesita para comenzar en este campo en crecimiento.

Si está buscando más cursos de certificación relacionados con el aprendizaje automático, la inteligencia artificial o la ciencia de los datos, aquí hay algunas opciones más para comenzar.

10 cursos de certificación de aprendizaje automático: comience su carrera en IA
Certificación TensorFlow: aprenda IA y aprendizaje automático
Certificación PyTorch para iniciar su carrera en IA
10 cursos y programas de certificación de Python
Certificación de analista de datos para principiantes
10 mejores cursos y certificación de ciencia de datos

Cuál es la mejor certificación para el aprendizaje automático

Las mejores certificaciones de aprendizaje automático

Aprendizaje automático Stanford Online.
Aprendizaje automático en Udacity.
Certificado Profesional en Fundamentos de la Ciencia de Datos.
Certificación de logros profesionales en ciencias de datos.
Certificado de aprendizaje automático de Ecornell.
Certificado en aprendizaje automático.
Aprendizaje automático de la Universidad de Harvard.

¿Vale la pena los certificados de aprendizaje automático?

Sí, si trabaja en la ciencia de datos, la certificación AWS Machine Learning definitivamente vale la pena. Tal vez la ciencia de datos no sea su carrera actual, pero es una aspiración para usted. Si ese es el caso, también debe considerar este certificado.

¿Qué certificado es mejor para la IA?

Top Ten Certificaciones de IA en 2022.
Google AI para cualquier persona en EDX.
AI para negocios en Coursera.
Inteligencia artificial para negocios en Udemy.
IBM aplicó IA en Coursera.
Ética en IA y ciencia de datos en EDX.
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate en Microsoft.
AI en la práctica: aplicando IA en EDX.

¿Hay una certificación de aprendizaje automático?

El curso y el certificado de aprendizaje automático ofrecido por la Universidad de Stanford es quizás la mejor opción para aquellos que desean ingresar al aprendizaje automático y obtener un certificado al mismo tiempo. Puede auditar el curso de forma gratuita o pagar $ 79 para obtener un certificado al completar el curso.