Los 20 mejores cursos y certificaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático

Es 2019 aquí y, como siempre, estamos recibiendo muchas consultas sobre la publicación de algunas habilidades laborales prometedoras. Descubrimos que los trabajos de aprendizaje automático son los más fructíferos en cuanto a la demanda y los ingresos estables, al igual que los años anteriores. Nuestros expertos han seleccionado esta lista para su conveniencia, describiendo el mejor curso de aprendizaje automático que puede obtener libremente este año. Sin embargo, antes de continuar, queremos llamar su atención sobre que muchos cursos en línea de aprendizaje de máquinas de primer nivel requieren algún tipo de suscripción paga. Por lo tanto, hemos omitido algunos cursos profesionales impresionantes. Sin embargo, estamos seguros de que los cursos gratuitos que se mencionan a continuación definitivamente impulsarán su capacitación personal en aprendizaje automático.

Los mejores cursos de inteligencia artificial y aprendizaje automático

A continuación, describiremos un conjunto de los mejores cursos en línea de aprendizaje automático para acelerar su viaje de aprendizaje automático este año. Estos cursos en línea son más que suficientes para comenzar con esta increíble subdisciplina de ingeniería. Le recomendamos que compruebe cada uno de estos cursos en línea de aprendizaje automático de forma individual antes de seleccionar una selección específica.

1. Aprendizaje automático ofrecido por Stanford

El santo grial de este curso en línea, Machine Learning de Stanford, se considera el mejor curso de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Este curso está preparado y mantenido por Andrew Ng, un científico pionero del aprendizaje automático que ha dirigido proyectos de investigación de aprendizaje automático para Google y el gigante chino Baidu. Aunque el curso requiere una suscripción paga, puedes solicitar ayuda financiera si eres estudiante.

Características que ofrece este curso

  • Su concisa introducción a varios términos de aprendizaje automático es beneficiosa para los principiantes.
  • El curso tiene como objetivo equiparlo con una comprensión básica y profunda de este campo de la ingeniería moderno pero vibrante.
  • Adopta un enfoque más práctico que los cursos convencionales basados ​​en la teoría.
  • Tienes el lujo de seguir el curso según tu horario.
  • Lo llevará a través de conceptos introductorios como aprendizaje supervisado, máquinas de vectores de soporte, aprendizaje no supervisado, reducción de dimensionalidad en la construcción de robots inteligentes y visión por computadora.
  • Viene con soporte para múltiples idiomas, incluidos inglés, chino, hebreo, español, hindi y japonés.

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2. Introducción al aprendizaje automático con R de DataCamp

Este curso de aprendizaje automático en línea de DataCamp es el mejor curso de inteligencia artificial con un énfasis principal en las estadísticas, el requisito de facto para proyectos efectivos de ciencia de datos. A nuestros expertos les gustó este curso debido a su enfoque amplio pero práctico de varios fundamentos del aprendizaje automático. Esta capacitación en aprendizaje automático de DataCamp ofrece una comprensión profunda de los modelos de aprendizaje automático más básicos, a saber, clasificación, regresión y agrupación en clústeres.

Características que ofrece este curso

  • La introducción en profundidad de este curso en línea de aprendizaje automático es tan útil para los veteranos del campo como para los recién llegados.
  • Proporciona una comprensión fundamental de las herramientas utilizadas en los campos de la ciencia de datos, incluidos Python, R, SQL, Spark, git y shell.
  • El curso tiene como objetivo proporcionar todos los detalles necesarios que necesita para comenzar con este campo de la ingeniería en constante evolución.
  • El enfoque práctico de este curso asegura que obtenga una visualización completa de las técnicas que aprende en este curso.
  • Los desafíos de práctica son bastante divertidos pero gratificantes.

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3. Comprensión del aprendizaje automático con Python de Pluralsight

Si está buscando un curso en línea corto pero conciso que brinde un excelente resumen de su conocimiento de ML ya existente, este es el mejor curso en línea de aprendizaje automático para usted. El curso también le presentará scikit-learn, el marco de facto para modelar sus datos, y le ayudará a crear modelos predictivos de alto rendimiento. Aunque necesitaría una suscripción paga para acceder a esta capacitación de aprendizaje automático, Pluralsight ofrece diez días de prueba gratuita, más que suficiente para completar el curso de 2 horas.

Características que ofrece este curso

  • Utiliza Python, un fácil de entender pero en la industria.
  • Proporciona una introducción completa a la preparación de datos y al uso de la plataforma de alojamiento Github.
  • Este curso utiliza el lenguaje de Python para mostrarle cómo formatear conjuntos de datos dispersos y obtener información útil de ellos.
  • Una introducción fácil pero eficaz para entrenar sus modelos.
  • Le da una ventaja para probar la precisión de su modelo.

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4. Introducción al aprendizaje automático de Udacity

Lo que más nos gusta de este impresionante curso en línea de inteligencia artificial de Udacity es su atención a los detalles de las cosas más pequeñas. Este es uno de los mejores cursos en línea de aprendizaje automático que puede obtener este año, gracias a su programa de estudios cuidadosamente seleccionado y a los materiales del curso bien redactados. Los propios instructores son profesionales de la industria y utilizan un estilo de enseñanza práctico para aprender las habilidades más relevantes de este curso en línea.

Características que ofrece este curso

  • Enseña a los estudiantes el proceso de un extremo a otro de investigar grandes conjuntos de datos.
  • Excelente para graduados de CS que esperan tener una carrera en análisis de datos.
  • Los contenidos del curso son ricos en información pero a su propio ritmo.
  • Los cuestionarios interactivos están diseñados para evaluarlo en un entorno de trabajo de estilo industrial.
  • Si está buscando capacitación en aprendizaje automático que le garantice una lucrativa en , este es el mejor curso en línea de aprendizaje automático para usted.

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5. Curso intensivo de aprendizaje automático de Google

Uno de los mejores cursos de aprendizaje automático tiene un enfoque de autoaprendizaje para capacitarlo con los fundamentos del aprendizaje automático de hoy en día. Google, el gigante de Internet del siglo XXI, se asegura de que no se pierda ninguno de los conocimientos avanzados de ML de la actualidad al incorporar un conjunto cuidadosamente seleccionado de conferencias en video, estudios de casos del mundo real y ejercicios prácticos prácticos con este dispositivo artificial en línea. Curso de inteligencia.

Características que ofrece este curso

  • Los materiales del curso son preparados por investigadores experimentados de Google, los mejores del sector.
  • Los estudios de casos del mundo real son útiles para determinar cómo surgen ciertos problemas y cómo abordarlos.
  • Obtendrá una visualización interactiva de los diferentes algoritmos que aprenda.
  • Una descripción general simple paso a paso de las mejores prácticas asegura que esté listo para los problemas industriales después de completar este curso en línea de IA.
  • Esta capacitación en aprendizaje automático presenta a los lectores de manera vívida los términos subyacentes asociados con varios modelos de aprendizaje automático.
  • Proporciona a los usuarios una muestra de problemas industriales prácticos al hacerlos resolver ejercicios complementarios de Kaggle.

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6. Aprendizaje automático con TensorFlow en Google Cloud Platform

Uno de los mejores cursos de inteligencia artificial con especialización en la nube es el curso en línea de Google. Este curso en línea de aprendizaje automático tiene como objetivo equiparlo con todos los detalles necesarios que necesitaría al crear su próximo modelo de aprendizaje automático basado en la nube. Desde la redacción de modelos distribuidos de aprendizaje automático para escalarlos con TensorFlow en la nube, aprenderá todos los aspectos del aprendizaje automático en la nube con este curso de aprendizaje automático.

Características que ofrece este curso

  • El enfoque de proyecto práctico asegura que esté aprendiendo a implementar modelos predictivos como se hace en la industria.
  • Proporciona una introducción completa y una comprensión profunda del marco de trabajo avanzado de TensorFlow.
  • Este es el mejor curso de aprendizaje automático en línea para usted si desea un enfoque práctico de TensorFlow, el marco de facto para crear modelos predictivos de aprendizaje automático para plataformas en la nube.
  • Viene con soporte para múltiples idiomas, incluidos inglés, francés, portugués, brasileño, alemán, español y japonés.
  • Tiene como objetivo cubrir la plataforma en la nube en un breve plazo, y lo hace con bastante éxito.

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7. Cómo hace Google el aprendizaje automático

Otro curso de inteligencia artificial de Google es también un curso de capacitación en aprendizaje automático en línea de especialización. Este curso será el más adecuado para aquellos que tienen al menos un conocimiento básico de varios modelos y algoritmos de aprendizaje automático y desean adquirir un conocimiento profundo de cómo los profesionales de la industria abordan sus problemas diarios de aprendizaje automático. El curso dura casi 8 horas pero te da el lujo de completarlo a tu propio ritmo.

Características que ofrece este curso

  • Este es el mejor curso si está buscando errores comunes asociados con los modelos predictivos de ML y desea saber cómo evitarlos en sus proyectos.
  • Ofrece una comprensión práctica de cómo los líderes de la industria abordan sus problemas de aprendizaje automático.
  • Viene con capacitación práctica en aprendizaje automático en GCP y sus API asociadas.
  • Proporciona información más que suficiente sobre cómo evitar sesgos en sus modelos predictivos.
  • Fácil de entender incluso para principiantes.

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8. Universidad de Columbia: aprendizaje automático en edX

Si es un principiante absoluto en el mundo del aprendizaje automático y desea un curso en línea de aprendizaje automático cuidadosamente seleccionado, este podría ser el mejor curso de inteligencia artificial disponible para usted. Proporciona una sección bien organizada sobre modelos probabilísticos versus no probabilísticos y aprendizaje supervisado versus no supervisado. Desde máquinas de vectores de regresión y soporte hasta modelos ocultos de Markov y filtros de Kalman, esta capacitación en aprendizaje automático de la Universidad de Columbia lo ayudará a comenzar con todos los fundamentos básicos de ML.

Características que ofrece este curso

  • Este curso en línea de aprendizaje automático e inteligencia artificial cubre casi todos los temas fundamentales del aprendizaje automático.
  • Proporciona con éxito la experiencia de aprendizaje en profundidad que los estudiantes buscan en los cursos de AA.
  • Este curso tiene como objetivo cubrir los algoritmos y modelos relevantes para los problemas de aprendizaje automático del mundo real.
  • Explica los antecedentes matemáticos de varios algoritmos ML y su importancia a fondo.
  • Cubre no solo temas básicos, sino también modelos y algoritmos avanzados asociados con los estudios de ML modernos.
  • Este curso de AA desglosa los temas más avanzados y los explica individualmente para proporcionar una mejor comprensión.

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9. Lanzamiento al aprendizaje automático

El pináculo de la formación en aprendizaje automático moderno, Lanzamiento al aprendizaje automático, cubre una amplia gama de temas de ML, desde la limpieza de datos hasta la optimización de modelos predictivos. Este es uno de los mejores cursos de aprendizaje automático que se ocupa exclusivamente del modelado de redes neuronales modernas. A nuestros expertos les gustó mucho el enfoque práctico de este curso especializado en Inteligencia Artificial. Cubre una amplia variedad de problemas teniendo en cuenta al mismo tiempo su implementación industrial.

Características que ofrece este curso

  • Una cobertura detallada de aprendizaje supervisado y descenso de gradientes.
  • Cubre brevemente tanto el aprendizaje profundo como los algoritmos de redes neuronales.
  • Este curso en línea aborda algunos de los problemas prácticos de aprendizaje automático más esperados, incluida la generalización y el muestreo de conjuntos de datos dispersos.
  • Analiza los problemas más comunes asociados con los estudios de ML modernos y las formas de mitigarlos.
  • Proporciona una comprensión simple pero detallada de los diversos aspectos históricos del aprendizaje automático y cómo encajan en escenarios del mundo real.

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10. Fundamentos del aprendizaje automático: un enfoque de estudio de caso

Este curso en línea de Inteligencia Artificial tiene como objetivo cubrir los fundamentos de los diferentes fundamentos de ML con un enfoque práctico y pragmático. Este es uno de esos cursos que omiten conocimientos teóricos innecesarios a favor de una comprensión del mundo real de diferentes modelos de entrenamiento de aprendizaje automático.

Características que ofrece este curso

  • El curso proporciona una comprensión más profunda de cómo el aprendizaje automático y el análisis de datos pueden ayudar a asegurar los objetivos comerciales de manera efectiva.
  • La implementación práctica de varios algoritmos ML clave es interesante y fructífera.
  • Muy útil cuando se trata de proporcionar una base sólida de varias técnicas de aprendizaje automático a los recién llegados.
  • El curso utiliza el lenguaje de Python de manera brillante para ayudar a los estudiantes a construir modelos predictivos precisos para problemas comerciales del mundo real.
  • Los contenidos se presentan de una manera muy eficaz y asegura una comprensión profunda.
  • Utiliza el lenguaje Python para resolver problemas orientados a los negocios del mundo real.

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11. Aprenda con Google AI

No importa si es un experto en ML experimentado o simplemente un principiante; este curso en línea de aprendizaje automático proporciona un conjunto de contenido increíblemente rico que impulsará aún más su viaje de aprendizaje automático. Uno de los mejores cursos de aprendizaje automático de Google, Learn with Google AI, brinda a los participantes una gran cantidad de información avanzada para mejorar su capacitación en aprendizaje automático.

Características que ofrece este curso

  • Exitoso en la ampliación del esquema general de los fundamentos del aprendizaje automático para principiantes absolutos.
  • Cubre una amplia gama de temas, desde la introducción básica hasta el uso del marco TensorFlow.
  • Los ejercicios están muy bien curados y te obligan a pensar de forma independiente, una habilidad necesaria para desarrollar tus fundamentos de aprendizaje automático.
  • Hace que los estudiantes comiencen con el diseño y las pruebas de su propia red neuronal personalizada.
  • Este curso de aprendizaje automático en línea está muy bien organizado y le brinda el lujo de completar el curso a su propio ritmo.
  • Aprende el aprendizaje automático de los mejores del campo.

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12. MIT – Aprendizaje profundo para vehículos autónomos

Este curso en línea es uno de los mejores cursos de Inteligencia Artificial que se ocupa exclusivamente de proyectos del mundo real. Con este curso, tendrá la ventaja de aprender de profesores del MIT de renombre mundial sobre cómo crean y entrenan sus modelos predictivos de aprendizaje automático en el mundo real. Si aún no le gustan los autos sin conductor, el curso es útil, no obstante, ya que lo equipa con un conocimiento moderno del diseño de redes neuronales. Sin embargo, estamos bastante seguros de que una vez que vea lo asombroso que es este curso, pronto le interesarán los autos sin conductor.

Características que ofrece este curso

  • Se ocupa exclusivamente de proyectos de vehículos autónomos.
  • El curso produce un manifiesto práctico sobre cómo construir su modelo de aprendizaje automático para automóviles autónomos y probarlos para lograr la mayor precisión.
  • Ayuda a crear una comprensión mucho más sólida de los sistemas avanzados de redes neuronales.
  • Un buen punto de partida para los nuevos investigadores que quieran abordar los problemas de conducción autónoma.

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13. Aprendizaje automático para el análisis de datos

Este curso en línea de aprendizaje automático es uno de los mejores cursos de aprendizaje automático para los aspirantes a científicos de datos. Si te ves trabajando en el asombroso campo de los macrodatos para predecir resultados comerciales precisos en un futuro cercano, definitivamente te recomendamos esta asombrosa capacitación en aprendizaje automático disponible en Coursera. No solo obtendrá una ventaja en su viaje de aprendizaje automático con este curso prometedor, sino que también obtendrá un beneficio profesional tangible al completar esta increíble capacitación en aprendizaje automático.

Características que ofrece este curso

  • Proporciona un manifiesto práctico para futuros científicos de datos.
  • Un excelente programa de estudios con contenido enriquecido garantiza que esté actualizado con las técnicas avanzadas de análisis de datos.
  • Este curso de ML de hoy en día trata temas fundamentales de análisis de datos, incluidos árboles de decisión, bosques aleatorios, regresión de lazo y análisis de clústeres de K-medias.
  • Utiliza Python para presentar a los participantes algoritmos populares como el bosque aleatorio y k-mean.
  • Los plazos flexibles permiten completar el curso según su propio ritmo.

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14. Redes neuronales y aprendizaje profundo

Este es uno de los mejores cursos de Inteligencia Artificial para tratar exclusivamente el diseño e implementación de redes neuronales prácticas. Si ya tiene conocimientos previos sobre los fundamentos del aprendizaje automático y desea profundizar en las redes neuronales, le recomendamos encarecidamente este curso. Este curso también es tomado por el profesor de Stanford Andrew Ng y tiene como objetivo llevar su entrenamiento de aprendizaje automático al siguiente nivel.

Características que ofrece este curso

  • Proporciona un conocimiento profundo de varios sistemas de redes neuronales y sus limitaciones.
  • Brinda una cobertura completa de los fundamentos matemáticos necesarios para implementar diferentes redes neuronales.
  • El curso construye de manera prometedora la base de redes neuronales profundas y superficiales.
  • Proporciona a los lectores información esencial sobre cuándo ponerse del lado de qué algoritmo en función de su necesidad.
  • Los contenidos son de muy alta calidad, mientras que los ejercicios están cuidadosamente seleccionados al mismo tiempo.

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15. Redes neuronales convolucionales

Otro curso en línea de aprendizaje automático para abordar el tema de las redes neuronales; este es un curso de especialización en Inteligencia Artificial en esencia. Si es un entusiasta del aprendizaje automático con un profundo interés en el campo del procesamiento automático de imágenes o la visión por computadora, este es un curso obligatorio para usted. Lo que más nos gusta de este curso se debe a sus estudios de casos prácticos, que le brindan una ventaja sobre cómo las industrias abordan estos problemas.

Características que ofrece este curso

  • Esencial para ingenieros o investigadores que trabajan con procesamiento de imágenes o visión por computadora.
  • Este curso trata sobre la construcción de redes neuronales convolucionales para implementar una visión computarizada precisa.
  • Cubre una amplia gama de temas, desde la detección de objetos hasta el reconocimiento facial.
  • Las asignaciones están extremadamente bien seleccionadas y te obligan a salir de la caja.

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16. Campamento de entrenamiento de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático

Este curso está especialmente diseñado para enseñar Python, uno de los principales lenguajes de programación utilizados en todo el mundo por científicos de datos de renombre. Si desea mejorar sus habilidades y aprender a usar Python en técnicas de procesamiento de datos, debe realizar este curso. Este curso está diseñado para cubrir contenidos como la visualización con tramas gráficas y estadísticas con seaborn.

Este curso se enfoca en

  • Este curso se centra en Scikit, una excelente herramienta para la minería y el análisis de datos.
  • Incluye algoritmos de agrupación en clústeres y admite máquinas vectoriales, bosques aleatorios, k-medias, aumento de gradiente y DBSCAN.
  • Este curso también se enfoca en el procesamiento del lenguaje natural. Se necesita cualquier texto para procesarlo y lo rompe en pedazos en un proceso conocido como tokenización.
  • Usando Spark para analizar big data. Esta es una gran plataforma utilizada por muchas empresas y científicos de datos para almacenar una gran cantidad de datos.
  • El enfoque de arriba hacia abajo se describe en este curso para centrarse en un algoritmo de árbol forestal aleatorio que se utiliza en cada rama del aprendizaje automático.

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17. Matemáticas para el aprendizaje automático

Se conoce a las matemáticas como la madre de la ciencia. Y probablemente sepa que si desea convertirse en un profesional del aprendizaje automático, debe tener la habilidad suficiente en matemáticas. Este curso juega el papel de un medio para correlacionar entre el aprendizaje automático y las matemáticas. Obtendrá una base sólida en las matemáticas subyacentes y aprenderá a usarlas en el contexto de la ciencia de datos.

Este curso se enfoca en

  • Los fundamentos de las matemáticas como álgebra lineal, vectores, matrices, y aprenderás a relacionarlos en el contexto de la informática.
  • Se centra en el cálculo multivariado, que también se le enseñará en este curso para analizar la precisión del ajuste y modelar los datos adquiridos.
  • También se cubrirá el concepto de análisis de componentes principales para comprimir sus datos y transformarlos para reducir la dimensión.
  • Aprenda los conceptos de autovalores y autovectores, descomponga una matriz y genere resultados en una dirección predicha.

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18. Estadísticas y ciencia de datos del MITx

Este curso avanzado refiere a habilidades sofisticadas como aprendizaje automático, modelado probabilístico y predicciones basadas en datos para extraer información significativa de un conjunto de datos complejo. La agrupación en clústeres también es una parte importante del análisis de datos no estructurados, que también se trata en este curso. Además de estos, este curso incluye pautas para prepararlo para competir en el mundo crítico centrado en datos.

Este curso se enfoca en

  • Analizar macrodatos y aplicar modelos adecuados para generar resultados significativos a partir de un conjunto de datos.
  • Aprenderá a decidir, predecir la ocurrencia de cualquier evento específico y encontrar información relacionada con el resultado esperado.
  • Este es uno de los pocos cursos que discuten intereses culturales, sociales, económicos y políticos y luego evalúan ese conocimiento para responder las preguntas más frecuentes.
  • Los fundamentos de las estadísticas son necesarios para sacar a relucir la información potencial oculta subyacente del conjunto de datos.

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19. Curso de ciencia de datos AZ ™: ciencia de datos de la vida real

Este curso es creado por Kirill Eremenko, un consultor de gestión de ciencia de datos. Por lo tanto, tendrá la oportunidad de aprender ciencia de datos paso a paso a través del análisis de datos reales. Además, aprenderá sobre visualización de Tableau, minería de datos, modelado y más. Este curso combina la ciencia empresarial y de datos a través de la recopilación de datos, la filtración de datos y el procesamiento de datos. Obtendrá una certificación de ciencia de datos después de completar el curso.

Este curso se enfoca en

  • Aprenderá Tableau. Es beneficioso conectar sus bases de datos, crear una base de datos y relacionar datos complejos.
  • Al final, aprenderá a utilizar la regresión lineal única o múltiple para predecir el resultado de una variable de respuesta.
  • Creará scripts, servidor SQL, limpiará datos usando SQL y detectará anomalías o valores atípicos del conjunto de datos.
  • También recopilará conocimientos sobre los métodos de eliminación hacia atrás, selección hacia adelante y eliminación bidireccional para crear regresiones estadísticas.

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20. Curso de aprendizaje automático AZ ™: Python y R prácticos en ciencia de datos

Los diseñadores de este curso han hecho que todos los contenidos sean fácilmente comprensibles para otros para unirse a este curso y convertirse en un científico de datos profesional. Este curso cubre todos los materiales, incluidos algoritmos complejos, teoría y bibliotecas de codificación. Dominará habilidades como preprocesamiento de datos, agrupación en clústeres, muestreo de Thompson, regresión, aprendizaje profundo y reglas de asociación. Recibirá un título en ciencia de datos al finalizar el curso.

Este curso se enfoca en

  • Podrá comprender la reducción de dimensionalidad para comprimir sus datos y generar modelos utilizando el aprendizaje automático.
  • Este curso describe la regresión polinomial para predecir el resultado de una variable de muestra.
  • Sabrá que en este curso también se tratan conceptos como SVR, regresión de árbol de decisión y regresión de bosque aleatorio.
  • Aprenderá algoritmos de agrupación en clústeres como K-Means y Agrupación jerárquica que son útiles para identificar similitudes y diferencias entre datos.
  • A diferencia de muchos otros cursos, este curso cubre algunas partes importantes de la minería de datos. Por ejemplo, en este curso se enseña la técnica de reglas de asociación en minería de datos. 

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21. Introducción al pensamiento computacional y la ciencia de datos

Si no conoce ningún lenguaje de programación, este curso está dedicado a usted. Está especialmente diseñado para ayudar a las personas, independientemente de su especialidad educativa, interesadas en ser un científico de datos. Es uno de los mejores cursos de ciencia de datos para estudiantes. Cubre todos los conceptos, desde los básicos hasta los principios de la estadística y el aprendizaje automático.

Este curso se enfoca en

  • Este curso se enfoca en asegurarse de que cada tema sea fácilmente comprensible para todos los estudiantes.
  • Cubre todos los conceptos básicos de aprendizaje automático, estadística y otros campos relacionados de las matemáticas.
  • Enseña a los estudiantes a extraer datos internos y usar esa nueva información para predecir el futuro o usar la minería de datos para extraer datos nuevos más significativos.
  • Este curso ofrece lecciones para usar el poder computacional en problemas de la vida real para encontrar soluciones.
  • También está destinado a ayudar a los estudiantes a escribir programas simples para alcanzar sus objetivos de investigación o obtener los resultados previstos.

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Pensamientos concluyentes

Estamos al final de esta larga lista y, agradecidamente, gracias por quedarse con nosotros. Con suerte, le hemos proporcionado la información esencial necesaria para elegir el mejor curso de aprendizaje automático para usted. No solo hemos seleccionado cursos para principiantes, sino también cursos avanzados cuidadosamente descritos para sus necesidades futuras. Por lo tanto, navegue a través de estos cursos, elija el inicial, quédese con él hasta que haya comprendido el contenido y luego regrese para futuras referencias a cursos más avanzados.

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