¿Cuál es el mejor curso en línea gratuito para ciencia de datos / aprendizaje automático como principiante?

Si está interesado en el campo del aprendizaje automático? ¡Entonces este curso perfecto es para ti!

Enlace al curso: Machine Learning AZ ™: Python práctico y R en ciencia de datos: aprenda a crear algoritmos de aprendizaje automático

En este curso aprenderá a crear algoritmos de aprendizaje automático en Python y R a partir de dos expertos en ciencia de datos.

Este curso ha sido diseñado por dos científicos de datos profesionales para que puedan compartir sus conocimientos y ayudarlo a aprender teoría compleja, algoritmos y bibliotecas de codificación de una manera simple.

Te llevarán paso a paso al mundo del aprendizaje automático. Con cada tutorial, desarrollará nuevas habilidades y mejorará su comprensión de este desafiante pero lucrativo subcampo de la ciencia de datos.

Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo se sumergen profundamente en Machine Learning. Está estructurado de la siguiente manera:

• Parte 1: preprocesamiento de datos
• Parte 2: Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinómica, SVR, Regresión de árbol de decisión, Regresión forestal aleatoria
• Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación del árbol de decisión, Clasificación aleatoria del bosque
• Parte 4 – Agrupación: K-medias, agrupación jerárquica
• Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
• Parte 6 – Aprendizaje de refuerzo: límite de confianza superior, muestreo de Thompson
• Parte 7 – Procesamiento del lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL
• Parte 8 – Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales
• Parte 9 – Reducción de dimensionalidad: PCA, LDA, Kernel PCA
• Parte 10 – Selección y refuerzo del modelo: validación cruzada k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost

Además, el curso está repleto de ejercicios prácticos basados ​​en ejemplos en vivo. Entonces, no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica para construir sus propios modelos.

Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código Python y R que puede descargar y usar en sus propios proyectos.

¿Quién es el público objetivo?

• Cualquier persona interesada en Machine Learning
• Estudiantes que tienen al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que desean comenzar a aprender Machine Learning
• Cualquier persona de nivel intermedio que conozca los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluidos los algoritmos clásicos como la regresión lineal o la regresión logística, pero que quieran obtener más información y explorar todos los diferentes campos del aprendizaje automático.
• Cualquier persona que no se sienta cómoda con la codificación pero que esté interesada en el aprendizaje automático y quiera aplicarla fácilmente en los conjuntos de datos.
• Cualquier estudiante en la universidad que quiera comenzar una carrera en Data Science.
• Cualquier analista de datos que quiera subir de nivel en Machine Learning.
• Cualquier persona que no esté satisfecha con su trabajo y que quiera convertirse en Data Scientist.
• Cualquier persona que desee crear valor agregado a su negocio mediante el uso de potentes herramientas de Machine Learning

¿Que aprenderás?

• Master Machine Learning en Python & R
• Tener una gran intuición de muchos modelos de Machine Learning
• Hacer predicciones precisas
• Haz un análisis poderoso
• Hacer modelos robustos de aprendizaje automático
• Crea un fuerte valor agregado para tu negocio
• Usar Machine Learning para fines personales
• Manejar temas específicos como el aprendizaje por refuerzo, PNL y aprendizaje profundo
• Manejar técnicas avanzadas como la reducción de dimensionalidad
• Sepa qué modelo de Machine Learning elegir para cada tipo de problema
• Construya un ejército de poderosos modelos de Machine Learning y sepa cómo combinarlos para resolver cualquier problema.

Requisitos

• Solo un nivel de matemáticas de secundaria

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Lista de MOOCS gratuitos de aprendizaje automático

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Especialización en aprendizaje profundo por Andrew Ng Deep Learning | Coursera

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Especialización en aprendizaje automático https://www.coursera.org/specializations/machine-learning

Redes neuronales para el aprendizaje automático https://www.coursera.org/learn/neural-networks

Aprendizaje automático práctico https://www.coursera.org/learn/practical-machine-learning

Aprendizaje automático aplicado en Python https://www.coursera.org/learn/python-machine-learning

Aprendizaje automático con Big Data https://www.coursera.org/learn/big-data-machine-learning

Aprendizaje automático https://www.edx.org/co…/machine-learning-columbiax-csmm-102x

Principios del aprendizaje automático https://www.edx.org/…/principles-machine-learning-microsoft…

Aprendizaje automático aplicado https://www.edx.org/…/applied-machine-learning-microsoft-da…

Aprendiendo de los datos (Aprendizaje automático introductorio) https://www.edx.org/…/learning-data-introductory-machine-ca…

Aprendizaje automático para ciencia de datos y análisis https://www.edx.org/…/machine-learning-data-science-analyti…

Inteligencia artificial https://www.edx.org/micro…/columbiax-artificial-intelligence

Encontré esta lista en sitios sociales, espero que ayude.

Coursera tiene una gran serie de cursos de Jeff Leek. Fantástica serie para principiantes en R.

Ciencia de datos | Coursera

Después de eso, probablemente tendría que ir con el libro gratuito Introducción al aprendizaje estadístico y el curso en línea gratuito de la Universidad de Stanford que acompaña el libro. Introducción en profundidad al aprendizaje automático en 15 horas de videos expertos

Andrew Ng, también de la Universidad de Stanford, tiene un curso Coursera muy apreciado, pero utiliza octava o matlab.

Es posible que desee utilizar Python en su lugar, pero creo que si tiene experiencia en R no es un gran salto a Python.

Después de hacer esta pregunta, comencé a recopilar las mejores fuentes de aprendizaje para principiantes de aprendizaje automático. Dejame compartirlos contigo:

• Introducción a la estadística descriptiva – Matemáticas para comprender los datos
• Introducción al análisis de datos
• Introducción al aprendizaje automático: reconocimiento de patrones por diversión y ganancias
• guía práctica de aprendizaje automático para programadores sin experiencia en IA
• plan de estudio de varios meses para pasar de desarrollador móvil (autodidacta, sin título de CS) a ingeniero de aprendizaje automático.

Bueno, si quieres aprender Machine Learning. Hay pocos conceptos que son imprescindibles.

• Obtenga los conceptos básicos sobre el aprendizaje automático como qué es y sobre qué
• Regresión lineal con una variable
• Revisión de álgebra lineal
• Regresión lineal con múltiples variables.
• Octave / Matlab tutoriales
• Aprendizaje sin supervisión
• Aprendizaje automático a gran escala

Hay cursos en línea para comenzar con Machine Learning. Sin embargo, creo que debe mirar un verdadero curso inmersivo combinado que combinará el aula, los métodos de entrega basados ​​en la industria y en línea y le proporcionará la mejor experiencia de aprendizaje.

En la escuela GreyAtom , queremos alinear la educación con la realidad. GreyAtom se enfoca en crear ingenieros de ciencia de datos de Full Stack y le brinda todas las herramientas, técnicas y conceptos básicos necesarios para lograr un impacto. En solo 16 semanas, aplicará la resolución de problemas y el pensamiento creativo a conjuntos de datos del mundo real, ganando experiencia en toda la pila de ciencia de datos.

Tendrá un historial de contribuciones de código abierto y ayudará a la comunidad más amplia de ingeniería de software (a través de Github, StackOverflow, un blog o similar). Puede consultar el plan de estudios haciendo clic en este enlace http://www.greyatom.com/ curso-d …

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Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y Data Science es mi pasión.

Hay varios cursos de certificación gratuitos que puede consultar si desea comenzar a aprender ciencia de datos o aprendizaje automático. Sin embargo, al final del día, tendrá que profundizar en conceptos de aprendizaje automático como regresiones lineales con una sola variable, aprendizaje no supervisado, revisión de álgebra lineal, regresión lineal a través de múltiples variables, aprendizaje automático a gran escala, etc. Puede elegir el curso de Data Science Masters de Acadgild. Este curso le brinda una visión profunda de Python, Machine Learning y Data Science en general. También recibe asistencia de colocación a través de este programa intensivo de 6 meses.

Hay muchos sitios en línea que ofrecen buenos contenidos. Como eres más nuevo, mi sugerencia sería aprender los conceptos básicos de cualquier sitio web. Los contenidos serían más o menos iguales. Puede visitar este sitio web: Devil is in the Detail: Data Science vs Artificial Intelligence vs Machine Learning vs Deep Learning

Hola amigos, me acabo de inscribir en el curso de Ciencia de datos GRATUITOS conchapeletics.com, son buenos, pero eso ayuda.

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