Machine Learning online: los mejores cinco cursos

Machine Learning Online, si estás leyendo esto ya sabes lo que es Machine Learning pero solo como una formalidad vamos a dar definciones:

Machine Learning (ML)

Un subconjunto de inteligencia artificial (AI) , es el área de la ciencia computacional que se enfoca en interpretar, analizar patrones y estructuras en datos para permitir el aprendizaje y la toma de decisiones sin intervención humana. En palabras simples, el aprendizaje automático le permite al usuario alimentar a la computadora con un algoritmo, una gran cantidad de datos, hacer que la computadora lo analice y tomar decisiones basadas únicamente en los datos ingresados.

Machine Learning, o AI, ha ganado un inmensa popularidad en los últimos años y aún continúa haciéndolo. En este momento, complementa la tendencia de Big Data en la industria de la tecnología, donde resulta increíblemente útil para clasificar los datos, hacer predicciones y sugerencias calculadas. Incluso hemos estado experimentando con módulos AI / ML para el desarrollo de software que incluye software de facturación farmacéutica y varios otros.

Por supuesto, el asombro que conlleva es bien conocido y entendido.

Pero este suele ser el punto donde todos los interesados ​​se detienen y preguntan:¿Cómo me involucro en esto?

No te preocupes, aqui dejamos algunas opciones: 

1. Curso de Machine Learning online de la Universidad de Stanford
   

   Andrew Ng es el hombre. El fundador de Google Brain y ex científico jefe de Baidu, el curso de Andrew Ng. Es el claro ganador en términos de calificaciones, revisiones y ajuste del programa. Ver cómo este curso fue lo que prácticamente fundó Coursera, eso no parece increíble. Aunque tiene un alcance menor que la clase Stanford original, cubre una gran cantidad de algoritmos y técnicas. La línea de tiempo estimada es de once semanas, que incluye dos semanas de redes neuronales y aprendizajes profundos.

2. Curso de Machine Learning online de la Universidad de Columbia
   

   Un participante relativamente nuevo en el catálogo de cursos de edX. El profesor John Paisley se destaca como brillante, claro e inteligente. El curso cubre más algoritmos que el curso de Stanford y casi todos los aspectos del flujo de trabajo de aprendizaje automático. Tiene una introducción bastante avanzada que exige que los estudiantes tengan en claro todos sus requisitos previos: cálculo, álgebra lineal, estadística, probabilidad y codificación. Los modos de evaluación incluyen cuestionarios, tareas de programación y un examen final. Python, Octave o MATLAB son animados. El cronograma del curso se estima en alrededor de doce semanas.

3. Machine Learning online AZ: Hands-On Python y R In Data Science
   

   Este curso ha sido tomado por más de 200,000 estudiantes y tiene una calificación promedio de 4.5 de 5. Desarrollado por Kirill Eremenko, Data Scientist y Forex Systems Expert y Hadelin de Ponteves, Data Scientist, este es uno de los mejores cursos de aprendizaje automático disponibles en línea. Al preferir un enfoque más práctico con Python y R. Este curso le permitirá realizar predicciones precisas, desarrollar una gran variedad de modelos y manejar herramientas como NLP y Deep Learning.
   ¿Cuáles son los requisitos previos? Matemáticas de secundaria.
   No, no hay trampa aquí.

4. Python para Data Science y Machine Learning online Bootcamp

   Como su nombre lo indica, este curso lo ayudará a comprender cómo usar Python para analizar datos y usar potentes algoritmos de aprendizaje automático. El curso trata sobre el uso de NumPy, Seaborn, Matplotlib, Pandas, Scikit-Learn, Machine Learning, Plotly, Tensorflow y más. El curso ha sido diseñado por Jose Portilla, un BS y MS en Ingeniería de la Universidad de Santa Clara. Aunque el flujo de trabajo de Machine Learning se ha tratado adecuadamente. El curso brilla en su cobertura en profundidad de todo el proceso de ciencia de datos.

5. Google – Machine Learning
   

   El intento de Google de enseñar Machine Learning Online  a las masas toman un enfoque un poco profundo. Sin embargo, no está dirigido a novatos completos, pero solo requiere la comprensión más básica de algunos conceptos. Se enfoca en el aprendizaje profundo y el diseño de sistemas de autoaprendizaje. El curso está dirigido a personas que van desde analistas de datos expertos hasta personas emprendedoras que desean utilizar las ilimitadas bibliotecas de código abierto y los recursos disponibles.

Entonces, los anteriores son los cursos que debe encarar para dominar aprendizaje automático.