Desarrolla habilidades para generar valor con herramientas, algoritmos y métodos empleados actualmente en ciencia de datos e inteligencia artificial
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¿Por qué aprender Machine Learning?
Soy Alan López y creé estos cursos porque creo en la importancia de mantenernos actualizados como desarrolladores. El Machine Learning se aplica en cada área del desarrollo que tú imagines: Videojuegos, Web, Ciberseguridad, entre otros. ¿La razón? El Machine Learning es una manera distinta de programar; de hecho la única para ciertos problemas complicados.
Soy doctor en ciencias, y actualmente trabajo en una empresa de consultoría TI como coordinador del área dedicada a la investigación e implementación del Machine Learning y Ciencia de Datos. Durante mi trabajo, me he topado con diferentes proyectos, lo que me ha permitido aprender mejor cómo lograr sistemas de aprendizaje de máquina prácticos y funcionales. En mis cursos te muestro qué he aprendido en este trayecto.
Como especialista en inteligencia artificial y visión por computadora. He implementado algoritmos bio-inspirados aplicados en visión robótica, mantenimiento y finanzas. Para mejorar mis cursos, exploro herramientas de inteligencia artificial aplicadas en el aprendizaje adaptativo para personalizar las experiencias de aprendizaje en línea.
Happy Learning,
Alan
Ahora el programa de mentoreo que ha ayudado a personas a avanzar en su carrera en datos está en línea. ¡Haz que suceda!
Características del Programa de 3 Cursos
- Temario actualizado con las necesidades de la industria El curso contiene prácticas con las herramientas usadas actualmente en la industria. Para esto puedes revisar qué dicen aquellos que revisan las tendencias en Ciencia de Datos como Linkedin, Gartner o Workera. Si prefieres leer en español puedes leer este artículo Planea un sistema de Machine Learning exitoso: Ciclo de vida de un proyecto de Inteligencia Artificial.
- Apoyo directo en caso de dudas Es importante que tengas la posibilidad de poder comunicarte en tiempo real con tu asesor/a o mentor/a para resolver tus propias dudas puntuales, o asesoría sobre aplicaciones de trabajo.
- Prácticas y proyectos forman parte central del entrenamiento El curso te ayuda a generar experiencia y construir tu portafolio de proyectos para que demuestres que no sólo tienes conocimientos sino que también tienes habilidades.
- Herramientas que usa el curso ¿Necesitas aprender Python o R; TensorFlow o PyTorch? Todo depende del rol que busques. Este artículo describe distintos roles en datos, y las herramientas que usa ¿Buscas trabajo en el área de Machine Learning/Ciencia de Datos? Lo que debes saber hacer.
- Costo del curso El costo es proporcional a lo ofrecido por el curso. No sea una inversión económica tan grande.
Es una gran oportunidad para cualquier persona que quiera adentrarse en temas de Machine Learning. Yo no tengo formación en sistemas informáticos como tal y se me ha dado la oportunidad de aprender a aplicar herramientas de forma simple entendiendo cómo funcionan. Lo aprendido durante las sesiones se puede aplicar a cualquier campo laboral. Lo que más me ha gustado es la flexibilidad, la preparación y el entusiasmo de los mentores.
[El curso] para mí ha generado un gran valor, ya que he aprendido diversos temas y reforzado algunos conocimientos previos. Lo que más me ha gustado es el entusiasmo con el que se imparten las sesiones.
[El curso] me ha ofrecido la profundizar un poco más sobre técnicas de clasificación que anteriormente no había puesto en práctica, algunas de estas herramientas me han servido para implementarlas en mi trabajo. Conceptos que no entendía han cobrado sentido.
Preguntas Frecuentes
¿Cuáles son los prerrequisitos?
Es necesario un conocimiento básico de programación (preferentemente Python).
¿Entiendes los ejemplos en Python de abajo? Si es así, entonces no tendrás problemas adicionales para seguir el código de los ejemplos en este curso.
def resta(a=None, b=None):
if a == None or b == None:
print ("Error, debes enviar dos números")
return
return a - b
resta(30, 10)
#-----------------------------------------------------
oracion = 'Él entiende muy bien Python'
frases = oracion.split() # convierte a una lista cada
# palabra
print ("La oración analizada es:", oracion, ".\n")
for palabra in range(len(frases)):
print("Palabra:{0}, en la frase su posición es: {1}".format(frases[palabra], palabra)
Respecto a los fundamentos básicos de probabilidad, estadística, y cálculo vectorial, te recomendaremos en los momentos necesarios material de terceros si crees que necesitas repasar. Aún así, recuerda que el objetivo del curso es aplicar los modelos y herramientas; el concepto teórico se te presentará de forma esquemática e intuitiva.
¿Voy a aprender en este curso?
Mi compromiso es que tu experiencia de aprendizaje sea personalizada. Por eso te ofrezco asesoría uno a uno por video llamada en caso de dudas. Además, tus prácticas tendrán calificación y feedback correspondiente.
¿El pago es seguro?
Sí. Puedes usar varias tarjetas de crédito. Tu información de pago está encriptada.
¿Cuáles es la política de reembolso?
Puedes solicitar un reembolso íntegro dentro de los primeros 30 días de comprar el curso.