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En los últimos años, la demanda de inteligencia artificial y aprendizaje automático ha aumentado, lo que hace que la experiencia en aprendizaje automático sea cada vez más vital para quienes buscan empleo. Además, Python se ha convertido en el lenguaje principal para diversas tareas de aprendizaje automático. Este artículo describe los mejores cursos de aprendizaje automático en Python y ofrece a los lectores la oportunidad de mejorar su conjunto de habilidades, hacer la transición de carrera y cumplir con las expectativas de los reclutadores.

Aprendizaje automático con Python

Este curso cubre los fundamentos de los algoritmos de aprendizaje automático y cuándo utilizar cada uno de ellos. Enseña a escribir código Python para implementar técnicas como K-vecinos más cercanos (KNN), árboles de decisión, árboles de regresión, etc., y evaluarlos.

Especialización en aprendizaje automático

La “Especialización en aprendizaje automático” enseña los conceptos básicos del aprendizaje automático y cómo crear aplicaciones de IA del mundo real utilizando los mismos. El curso cubre numerosos algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado y también enseña cómo construir redes neuronales utilizando TensorFlow.

Aprendizaje automático aplicado en Python

Este curso ofrece formación práctica en aprendizaje automático aplicado, enfatizando las técnicas sobre la teoría estadística. Cubre temas como agrupación, modelado predictivo y métodos avanzados como el aprendizaje en conjunto utilizando el kit de herramientas scikit-learn.

Certificado profesional de aprendizaje automático de IBM

Este programa de IBM ofrece capacitación integral en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, que cubre algoritmos y prácticas clave como aprendizaje conjunto, análisis de supervivencia, agrupación de K-medias, DBSCAN, reducción de dimensionalidad, etc. Los participantes también obtienen experiencia práctica con marcos de código abierto. y bibliotecas como TensorFlow y Scikit-learn.

Científico de aprendizaje automático con Python

«Científico de aprendizaje automático con Python» ayuda a aumentar las habilidades de Python necesarias para realizar un aprendizaje profundo, supervisado y no supervisado. Cubre temas como procesamiento de imágenes, análisis de conglomerados, aumento de gradiente y bibliotecas populares como scikit-learn, Spark y Keras.

Introducción al aprendizaje automático

La “Introducción al aprendizaje automático” cubre conceptos como regresión logística, perceptrones multicapa, redes neuronales convolucionales, procesamiento del lenguaje natural, etc., y demuestra su aplicación en diversas aplicaciones del mundo real. El curso también enseña cómo implementar estos modelos usando bibliotecas de Python como PyTorch.

Aprendizaje automático con Python: de modelos lineales al aprendizaje profundo

Este curso enseña los fundamentos del aprendizaje automático y abarca la clasificación, la regresión, la agrupación y el aprendizaje por refuerzo. Los estudiantes aprenden a implementar y analizar modelos como modelos lineales, máquinas kernel, redes neuronales y modelos gráficos. También adquieren habilidades para seleccionar modelos apropiados para diferentes tareas y gestionar eficazmente proyectos de aprendizaje automático.

Aprendizaje automático e IA con Python

Este curso profundizó en conceptos avanzados de ciencia de datos utilizando conjuntos de datos de muestra, árboles de decisión, bosques aleatorios y varios modelos de aprendizaje automático. Enseña a los estudiantes a entrenar modelos para análisis predictivos, interpretar resultados, identificar sesgos en los datos y prevenir el ajuste insuficiente o excesivo.

Especialización en aprendizaje profundo

Este curso brinda a los estudiantes el conocimiento y las habilidades para comprender, desarrollar y aplicar redes neuronales profundas en diversos campos. A través de proyectos prácticos y conocimientos de la industria, los participantes dominan arquitecturas como CNN, RNN, LSTM y Transformers utilizando Python y TensorFlow y aprenden a abordar tareas de IA del mundo real, como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes.

Introducción al aprendizaje automático con TensorFlow

Este curso presenta conceptos de aprendizaje automático y demuestra cómo utilizar diferentes algoritmos para resolver problemas del mundo real. Luego pasa a explicar el funcionamiento de las redes neuronales y cómo utilizar la biblioteca TensorFlow para crear nuestro propio clasificador de imágenes.

Introducción al aprendizaje automático con Pytorch

Este curso es similar al anterior: «Introducción al aprendizaje automático con TensorFlow». En lugar de la biblioteca TensorFlow, cubre otra biblioteca de Python ampliamente utilizada en aprendizaje profundo: Pytorch.

Fundamentos de la ciencia de datos: agrupación de K-Means en Python

Este curso proporciona una comprensión fundamental de la ciencia de datos, enfatizando las habilidades esenciales de matemáticas, estadística y programación cruciales para el análisis de datos. A través de ejercicios prácticos y un proyecto de agrupación de datos, los participantes adquieren competencia en conceptos básicos, preparándolos para cursos de ciencia de datos más avanzados y aplicaciones del mundo real en diversos sectores como finanzas, comercio minorista y medicina.


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Shobha es un analista de datos con una trayectoria comprobada en el desarrollo de soluciones innovadoras de aprendizaje automático que impulsan el valor empresarial.