Mejores 5 Certificaciones de Machine Learning

A medida que la inteligencia artificial (IA) sigue revolucionando muchos sectores, el campo del Machine Learning o aprendizaje automático aumenta su importancia. Por ello, hay una gran demanda de ingenieros de ML, ya que las empresas buscan implementarlo en sus procesos y productos. Se está convirtiendo rápidamente en uno de los principales puestos de trabajo del mercado.

Teniendo en cuenta todo esto, una certificación de aprendizaje automático puede abrir muchas oportunidades.

Aquí hay un vistazo a las principales certificaciones de aprendizaje automático:

1. Certificado profesional de aprendizaje automático de IBM

Este certificado de IBM está dirigido a aquellos que buscan desarrollar las habilidades y la experiencia necesarias para una carrera en Machine Learning. El programa consta de 6 cursos que ayudan a desarrollar una comprensión de los principales algoritmos y sus usos. Aunque el programa intermedio es útil para cualquier persona con conocimientos de informática y un interés en el aprovechamiento de los datos, se recomienda tener algunos conocimientos de programación en Python, estadística y álgebra lineal.

Accede a los 6 cursos desde aquí

Estos son los principales aspectos de esta certificación:

Programa de 6 cursos
Habilidades en aprendizaje no supervisado, aprendizaje supervisado, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo
Temas especiales como el análisis de series temporales y el análisis de supervivencia
Codifica tus propios proyectos con frameworks y librerías de código abierto
Insignia digital de IBM al finalizar el curso
Duración: 6 meses, 3 horas/semana

2. Certificado profesional de ingeniería de IA de IBM

Otra de las principales certificaciones de aprendizaje automático, este Certificado Profesional de 6 cursos tiene como objetivo dar a las personas las herramientas necesarias para tener éxito como ingeniero de IA o ML. Cubre los conceptos fundamentales del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, como el aprendizaje supervisado y no supervisado. También aprenderás a construir, entrenar y desplegar arquitecturas profundas.

Estos son los principales aspectos de esta certificación:

Programa de 6 cursos
Aprendizaje Supervisado y No Supervisado con Python
Aplicar librerías populares de Machine Learning y Deep Learning como SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch y Tensorflow
Abordar problemas relacionados con el reconocimiento de objetos, la visión por ordenador, el procesamiento de imágenes y vídeos, el análisis de textos y la PNL
Insignia digital de IBM al finalizar el curso
Duración: 8 meses, 3 horas/semana

3. Aprendizaje automático por la Universidad de Stanford

Esta clase ofrecida por la Universidad de Stanford enseña las técnicas de aprendizaje automático más eficaces, y usted tiene la oportunidad de ponerlas en práctica por sí mismo. La clase también proporciona los conocimientos necesarios para aplicar las técnicas a nuevos problemas. Es un curso amplio y una introducción al Aprendizaje Automático, al Datamining y al Reconocimiento Estadístico de Patrones.

Estos son los principales aspectos de este curso:

Temas como el aprendizaje supervisado y no supervisado
Numerosos casos de estudio y aplicaciones
Aplicación de algoritmos de aprendizaje para la construcción de robots inteligentes, comprensión de textos, visiones por ordenador, informática médica, audio y minería de bases de datos
Certificado compartible tras la competición
Duración del curso: 60 horas

4. Introducción al aprendizaje automático de AWS

Este corto pero impresionante curso le ayuda a empezar con AWS Machine Learning. Abarca temas importantes como el aprendizaje automático en AWS, la visión informática en AWS y el procesamiento del lenguaje natural en AWS. Hay varios módulos dentro de cada tema, y cubren varios conceptos de ML y servicios de AWS.

Estos son los principales aspectos de este curso:

Conocimientos de expertos
Un curso de nivel intermedio
Problemas clave que el ML puede abordar y resolver
Creación de aplicaciones inteligentes con los servicios de IA de Amazon, como Amazon Comprehend, Amazon Rekognition y Amazon Translate
Construir, entrenar e implementar modelos utilizando Amazon SageMaker con algoritmos incorporados y la instancia de Jupyter Notebook
Ver AWS DeepLens, la primera cámara de vídeo habilitada para el aprendizaje profundo
Duración: 8 horas

5. Aprendizaje automático con Python

En este curso de Machine Learning con Python, aprenderás desde los conceptos básicos hasta técnicas más avanzadas para crear tus propios modelos de Machine Learning.

Te presentamos una lista del programa del curso, para que puedas tener una idea clara de lo que aprenderás en cada módulo:

Semana 1 (1 hora para completar) – Introducción al aprendizaje automático

Aprenderás sobre las aplicaciones del aprendizaje automático en diferentes campos, como la salud, la banca, las telecomunicaciones, etc.
Obtendrás una visión general de los temas de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado y no supervisado, y el uso de cada algoritmo.
Entenderás las ventajas de utilizar bibliotecas de Python para implementar modelos de aprendizaje automático.

Semana 2 (2 horas para completar) – Regresión

Obtendrás una breve introducción a la regresión.
Aprenderás sobre la regresión lineal, no lineal, simple y múltiple, y sus aplicaciones.
Aplicarás todos estos métodos en dos conjuntos de datos diferentes en la parte práctica del laboratorio.
Aprenderás a evaluar tu modelo de regresión y calcular su precisión.

Semana 3 (4 horas para completar) – Clasificación

Aprenderás sobre la técnica de clasificación.
Practicarás con diferentes algoritmos de clasificación, como KNN, árboles de decisión, regresión logística y SVM.
Aprenderás sobre las ventajas y desventajas de cada método y diferentes métricas de precisión de clasificación.

Semana 4 (3 horas para completar) – Clasificación lineal

Aprenderás sobre la regresión logística y la clasificación lineal.
Aprenderás sobre la diferencia entre regresión logística y regresión lineal.
Aprenderás a entrenar modelos de regresión logística y SVM.

Semana 5 (1 hora para completar) – Agrupamiento

Aprenderás sobre el agrupamiento, específicamente el agrupamiento k-means.
Aprenderás cómo funciona el algoritmo de agrupamiento k-means y cómo usarlo para la segmentación de clientes.

Semana 6 (2 horas para completar) – Examen final y proyecto

Realizarás un proyecto basado en lo que has aprendido hasta ahora.
Presentarás un informe de tu proyecto para la evaluación de tus compañeros.

El aprendizaje automático es una de las áreas de más rápido crecimiento en la tecnología. Cada vez es más importante en el mercado laboral. Según el Foro Económico Mundial, el crecimiento de la IA podría crear 58 millones de nuevos puestos de trabajo netos en los próximos años y aunque se necesitan millones de ingenieros de IA, actualmente hay unos 320.000