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Cursos de Aprendizaje Automático

Los cursos de aprendizaje automático abarcan algoritmos y conceptos que permiten a los ordenadores aprender de los datos y tomar decisiones sin programación explícita. Desarrolla tus habilidades en PNL, aprendizaje profundo, MLOps y mucho más.
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Recomendado para principiantes en Aprendizaje Automático

Desarrolla tus habilidades de Aprendizaje Automático con cursos interactivos, impartidos por expertos del mundo real

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Comprender el machine learning

BeginnerSkill Level
2 horas
7.8K
Una introducción al aprendizaje automático sin necesidad de programación.

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Aprendizaje no supervisado en Python

IntermediateSkill Level
4 horas
3.5K
Aprende a agrupar, transformar, visualizar y extraer información de datos sin etiquetar con scikit-learn y scipy.

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Conceptos MLOps

IntermediateSkill Level
2 horas
1.1K
Descubre cómo MLOps lleva modelos de aprendizaje automático a producción generando valor empresarial real.

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End-to-End Machine Learning

IntermediateSkill Level
4 horas
552
Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.

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Clasificadores lineales en Python

IntermediateSkill Level
4 horas
1.4K
En este curso aprenderás los detalles de clasificadores lineales como la regresión logística y SVM.

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Análisis de conglomerados en Python

IntermediateSkill Level
4 horas
915
En este curso, aprenderás sobre aprendizaje no supervisado con técnicas como clustering jerárquico y k-means usando SciPy.

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Extreme Gradient Boosting with XGBoost

IntermediateSkill Level
4 horas
741
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

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Introducción al flujo ML

AdvancedSkill Level
4 horas
393
Aprende a usar MLflow para simplificar la creación de aplicaciones de aprendizaje automático.

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Dimensionality Reduction in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
850
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.

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Introducción a TensorFlow en Python

IntermediateSkill Level
4 horas
293
Aprende los fundamentos de las redes neuronales y cómo crear modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow.

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MLOps Deployment and Life Cycling

AdvancedSkill Level
4 horas
450
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

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Feature Engineering for NLP in Python

AdvancedSkill Level
4 horas
410
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

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Supervised Learning in R: Regression

IntermediateSkill Level
4 horas
558
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

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Hyperparameter Tuning in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
612
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.

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Unsupervised Learning in R

IntermediateSkill Level
4 horas
630
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

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Natural Language Processing with spaCy

IntermediateSkill Level
4 horas
508
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

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Machine Learning for Finance in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
296
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

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Model Validation in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
587
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.

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ARIMA Models in Python

AdvancedSkill Level
4 horas
342
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.

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Building Chatbots in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
103
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

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Sentiment Analysis in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
285
Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.

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Ensemble Methods in Python

AdvancedSkill Level
4 horas
410
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

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Machine learning con PySpark

AdvancedSkill Level
4 horas
338
Aprende a hacer predicciones con Apache Spark usando árboles de decisión, regresión logística y más.

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CI/CD for Machine Learning

AdvancedSkill Level
5 horas
162
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

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Machine Learning with caret in R

AdvancedSkill Level
4 horas
255
This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.

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Advanced NLP with spaCy

IntermediateSkill Level
5 horas
75
Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.

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Market Basket Analysis in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
200
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.

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Cluster Analysis in R

IntermediateSkill Level
4 horas
260
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

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Fully Automated MLOps

IntermediateSkill Level
4 horas
199
Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.

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Machine Learning for Marketing in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
78
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.

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Machine Learning in the Tidyverse

IntermediateSkill Level
5 horas
78
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

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Support Vector Machines in R

IntermediateSkill Level
4 horas
144
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.

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MLOps for Business

BeginnerSkill Level
3 horas
79
Learn about MLOps, including the tools and practices needed for automating and scaling machine learning applications.

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Feature Engineering in R

IntermediateSkill Level
4 horas
96
Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.

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Dimensionality Reduction in R

IntermediateSkill Level
4 horas
58
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.

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Sentiment Analysis in R

IntermediateSkill Level
4 horas
37
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.

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Predicting CTR with Machine Learning in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
16
Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.

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Hyperparameter Tuning in R

AdvancedSkill Level
4 horas
33
Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.
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Los proyectos te permiten aplicar tus conocimientos a una amplia gama de conjuntos de datos para resolver problemas del mundo real en tu navegador

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Preguntas más frecuentes

¿Es fácil aprender el aprendizaje automático?

Los cursos de aprendizaje automático para principiantes de DataCamp son muy divertidos y prácticos, y proporcionan una base excelente para que el aprendizaje automático avance en tu carrera o negocio. En pocas semanas, serás capaz de crear modelos y generar predicciones y perspectivas. También aprenderás conocimientos básicos de Python y R y los fundamentos de la inteligencia artificial.

Después, la curva de aprendizaje se hace un poco más pronunciada. Las carreras relacionadas con el aprendizaje automático requieren una comprensión más profunda de la estadística, las matemáticas y la ingeniería de software, todo lo cual se puede dominar en DataCamp.

¿Para qué se utiliza el aprendizaje automático?

En pocas palabras, el aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial cuyos algoritmos, a medida que adquieren datos, producen modelos analíticos y hacen predicciones con poca o ninguna intervención humana.

Es difícil encontrar una industria que no utilice el aprendizaje automático. Por ejemplo, los profesionales del marketing utilizan el aprendizaje automático para prever el rendimiento de las inversiones en campañas de marketing. Del mismo modo, los departamentos de compras utilizan el aprendizaje automático para predecir el inventario necesario.

Empresas de todo tipo utilizan el aprendizaje automático para predecir el comportamiento de los clientes, cartografiar las cadenas de suministro y prever los ingresos. El aprendizaje automático se utiliza para predecir resultados sanitarios y mejorar la satisfacción del paciente. El aprendizaje automático ayuda a los científicos a modelar escenarios de cambio climático, incluyendo posibles soluciones.

Más concretamente, el aprendizaje automático se utiliza en dispositivos inteligentes, motores de búsqueda y servicios de streaming (cuando Netflix te sugiere un programa o una película basándose en tu historial de visionado, eso es aprendizaje automático).

¿Qué trabajos puedes conseguir con conocimientos de aprendizaje automático?

Los conocimientos de aprendizaje automático son valiosos en programación, ciencia de datos y otras disciplinas de ingeniería informática. Además, ¡el aprendizaje automático es imprescindible para cualquiera que quiera trabajar en robótica!

Sin embargo, no todos los trabajos que requieren aprendizaje automático están relacionados con la tecnología. Por ejemplo, los lingüistas utilizan el aprendizaje automático para rastrear las lenguas y dialectos en constante cambio. Además, los departamentos empresariales, como los de marketing, contabilidad, logística y compras, por nombrar algunos, necesitan cada vez más expertos en aprendizaje automático que les ayuden a tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa. Conocer el aprendizaje automático puede darte un paso adelante en casi cualquier puesto, ya que modelar y predecir son necesidades empresariales críticas.

¿Se demandan conocimientos de aprendizaje automático?

Sí, los conocimientos de aprendizaje automático están muy solicitados. Según un informe del Foro Económico Mundial, se espera que la demanda de especialistas en IA y ML crezca un 40% entre 2023 y 2027.

¿Cuántas matemáticas necesito para hacer un curso de aprendizaje automático?

Si quieres desarrollar una comprensión de alto nivel de los conceptos del aprendizaje automático, no necesitas muchas matemáticas. Si quieres profundizar y hacer del aprendizaje automático tu carrera (en lugar de un valor añadido a tu carrera actual), es útil tener una base de estadística y álgebra. Si no tienes formación matemática, no pasa nada. Te enseñaremos todo lo que necesites, y nuestros instructores dan mucho menos miedo que tu profesor de cálculo del instituto.

¿Necesito descargarme un software de aprendizaje automático para aprender en DataCamp?

No necesitas descargar nada mientras aprendes con DataCamp. Todas las herramientas que utilizamos están basadas en la web.

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