Curso online – especialización profesional certificada en aprendizaje automático de IBM

Conoce el aprendizaje automático a través de casos prácticos. Obtenga las habilidades necesarias para una carrera en una de las áreas más relevantes de la inteligencia artificial moderna a través de proyectos prácticos y conocedores de profesionales de IBM.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Curso online - especialización profesional certificada en aprendizaje automático de IBM

Professional Certificate

nivel intermedio

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Identificar el potencial de los algoritmos en aprendizaje automático e inteligencia artificial en diferentes situaciones empresariales.
  • Discernir cuándo utilizar el aprendizaje automático para explicar comportamientos y cuándo predecir resultados futuros.
  • Evalúe sus modelos en aprendizaje automático y mejore sus habilidades con las mejores prácticas.
  • Desarrollar habilidades analíticas en el campo del aprendizaje automático.
  • Comunicar conocimientos a través de habilidades de análisis de datos.
  • Prepare una presentación final para comunicar los conocimientos a sus compañeros.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Ingeniero de aprendizaje automático
  • científico de datos
  • analista de datos
  • Desarrollador de algoritmos
  • Experto en inteligencia artificial
  • Responsable de proyectos en el campo del aprendizaje automático.
  • Consultor tecnológico en el campo de los datos.
  • Desarrollador de software con especialización en aprendizaje automático
  • investigador de datos
  • analista de sistemas de informacion

Pasantía: una serie de cursos de cuatro partes

Las habilidades de aprendizaje automático son cada vez más importantes en el mercado laboral moderno. En 2019, el ingeniero de aprendizaje automático ocupó el puesto número uno en Estados Unidos, con un aumento del 344% en las oportunidades de empleo en el campo entre 2015 y 2018, y un salario base promedio de 146.085 dólares.

La serie de cursos de cuatro partes lo ayudará a adquirir las habilidades básicas para tener éxito en una carrera muy solicitada en aprendizaje y ciencia de datos. Después de completar el programa, usted:

  • Identificar el potencial de los algoritmos en aprendizaje automático e inteligencia artificial en diferentes situaciones empresariales.
  • Discernir cuándo utilizar el aprendizaje automático para explicar comportamientos y cuándo predecir resultados futuros.
  • Evalúe sus modelos en aprendizaje automático y mejore sus habilidades con las mejores prácticas.

Al final del programa, desarrollarás habilidades reales en el campo del aprendizaje automático para utilizar en tu trabajo o búsqueda de empleo, y también una cartera de proyectos que demuestren tu experiencia. Además, recibirá un certificado de Coursera y una insignia de IBM para compartir sus logros con su red y posibles empleadores.

Proyecto de aprendizaje aplicado

Durante el programa, emprenderá proyectos prácticos diseñados para desarrollar sus habilidades analíticas y de aprendizaje automático. Explique sus conocimientos de cada proyecto utilizando habilidades de análisis de datos, incluida la preparación de una presentación final para comunicar los conocimientos con colegas en el campo del aprendizaje automático.

Se recomienda que recopile los proyectos que haya completado en un portafolio activo en línea que muestre las habilidades aprendidas en esta pasantía.

Details of the courses that make up the specialization

Cursos de aprendizaje automático

Curso 1: Análisis exploratorio de datos

Duración: 14 horas
Calificación: 4.6 (1,876 calificaciones)

¿Qué aprenderás?

  • Recopilación de datos de diversas fuentes: SQL, NoSQL, API, nube
  • Selección de características y técnicas de ingeniería de características.
  • Tratamiento de características categóricas y ordenadas.
  • Detección y tratamiento de situaciones extremas
  • Comprender la importancia de comprar una propiedad y aplicar diferentes técnicas de compra.

Habilidades que adquirirás

  • inteligencia artificial (IA)
  • aprendizaje automático
  • ingeniería de características
  • Prueba de hipótesis estadística
  • Análisis de datos exploratorios.

Curso 2: Aprendizaje automático supervisado: regresión

Duración: 20 horas
Calificación: 4.7 (584 calificaciones)

¿Qué aprenderás?

  • Entrenamiento de modelos de regresión para predecir resultados continuos.
  • Usar métricas de error para comparar modelos
  • Mejores prácticas: Divisiones de formación y pruebas, técnicas de regulación.

Habilidades que adquirirás

  • Regresión lineal
  • Algoritmos de aprendizaje automático (ML)
  • Regularización de regresión: Ridge, LASSO

Curso 3: Aprendizaje automático supervisado: clasificación

Duración: 24 horas
Calificación: 4.8 (354 calificaciones)

¿Qué aprenderás?

  • Entrenamiento de modelos predictivos para clasificar resultados categóricos.
  • Mejores prácticas para la clasificación.
  • Manejo de conjuntos de datos con clases desequilibradas

Habilidades que adquirirás

  • Aprendizaje unificado
  • Algoritmos de clasificación
  • árbol de decisiones

Curso 4: Aprendizaje automático no supervisado

Duración: 23 horas
Calificación: 4.7 (258 calificaciones)

¿Qué aprenderás?

  • Encontrar insights a partir de datos sin un objetivo
  • Algoritmos de agrupación y reducción de dimensionalidad.
  • Mejores prácticas para el aprendizaje no supervisado

Habilidades que adquirirás

  • Análisis de los kibutzim
  • reducción de dimensión
  • Kibutz K significa

Productos relacionados