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Con este curso de Machine Learning online aplicado a Data Analytics y Data Science, aprenderás conceptos básicos de algoritmos, Python, Big Data y más. Te formarás a través de proyectos reales de desarrollo con Machine Learning.
Este curso funciona como guía introductoria al Machine Learning. En él encontrarás todos los recursos para aprender conceptos de machine learning, análisis de datos y más.
Si estás aquí es porque al menos has escuchado hablar sobre JavaScript. Se trata de un lenguaje de programación ideal tanto para personas con nivel principiante como avanzado. Si te preguntas cómo empezar a programar con JavaScript, y aquí te lo explicaremos.
En este curso abordaremos desde los conceptos básicos de programación con JavaScript, pasando por HTML, CSS, frontend, backend, bases de datos, frameworks más populares, librerías y más.
Una vez termines el curso de JavaScript, tendrás acceso durante un año a la Boost Academy, un programa de aceleración de talento en donde, además de clases de inglés para developers, tendrás talleres sobre interfaces, mejores prácticas de programación, código limpio, APIs y más.
Este curso es la formación idónea para aquellas personas que cambian de sector y empiezan sin conocimientos previos, para freelancers que quieren aprender programación con JavaScript para poder desarrollar proyectos de clientes y también para estudiantes y profesionales que quieren optar a nuevas oportunidades profesionales gracias a la programación.
Para aprender Machine Learning no necesitas conocimientos previos. En este curso de 16 semanas aprenderás paso a paso. Desde lo más básico, hasta lo más avanzado. Lo único necesario para aprender y convertirte en Data Scientist son las ganas, tiempo y muy buena disposición.
Este curso está diseñado para empezar desde cero. Si bien es cierto que si tienes conocimientos básicos de matemáticas, lógica, algoritmos o programación se te hará más fácil. Pero, la mayoría de nuestro alumnado viene de otros sectores, empiezan sin experiencia ni conocimientos previos y salen con grandes habilidades en Machine Learning.
Todo lo que aprenderás de desarrollo con Python y Machine Learning te ayudará a convertirte en Data Scientist y prepararte para entrar en el sector tecnológico. Además, al finalizar este curso con éxito, tendrás acceso gratuito durante una semana a la Boost Academy, un programa de formación integral de perfiles tecnológicos.
43.000
€/año
Fuente: Glassdoor
35.804
€/año
Fuente: Indeed
31.200
€/año
Fuente: Jooble
Media salarial calculada en octubre 2023
El Machine Learning es la disciplina que se encarga de crear algoritmos y modelos estadísticos que aprovechan la capacidad de los ordenadores para hacer tareas sin la necesidad de recibir instrucciones precisas, en lugar de depender de la identificación de patrones y la deducción.
La mejor forma de aprender desde cero a controlar esta ciencia es a través de metodologías prácticas como la reconocida “Learning by doing”. Esta se trata de aprender, haciendo. Es decir, a través del desarrollo de proyectos prácticos reales, que le permitan al alumnado entender lo que está haciendo, resolver problemas y experimentar el día a día ejecutando acciones reales.
Es por eso que nuestro curso de Machine Learning de 16 semanas implementa este método. Así, todas las personas salen con conocimientos, preparación, práctica y un portafolio que les ayudará en el proceso de encontrar su primer trabajo en el sector tecnológico.
En Machine Learning, los lenguajes de programación ampliamente utilizados son Python, que destaca por su accesibilidad y una extensa colección de bibliotecas; R, enfocado en estadísticas; Julia, apreciado por su rapidez, y otros como Scala y MATLAB, que hallan aplicaciones específicas en el ámbito del aprendizaje automático.
El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender patrones y tareas sin programación explícita. Utiliza algoritmos para analizar datos, identificar patrones y tomar decisiones.
Implica entrada de datos, procesamiento y entrenamiento del modelo. Una vez entrenado, el modelo se aplica en áreas como clasificación, regresión y detección de anomalías, siendo útil en campos como la atención médica y la automatización industrial.
En proyectos de Machine Learning, las herramientas y bibliotecas populares incluyen Python y sus bibliotecas especializadas como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn. Para la manipulación de datos, se utilizan Pandas, mientras que Matplotlib y Seaborn son fundamentales en visualización.
Bibliotecas como XGBoost son ideales para el aprendizaje automático. Estas herramientas permiten a los científicos de datos y desarrolladores abordar una amplia gama de proyectos de Machine Learning.
Para usar el Machine Learning en proyectos reales, primero define tu problema y reúne datos relevantes. Luego, prepara los datos, elige un algoritmo adecuado, entrena el modelo, y pruébalo. Ajusta la configuración según sea necesario.
Finalmente, pon en marcha el modelo en tu entorno y vigila su desempeño para asegurarte de que funcione correctamente en situaciones reales.
Optimizar algoritmos de Machine Learning significa ajustar las configuraciones para que funcionen mejor. Esto incluye encontrar los mejores ajustes, evaluar su rendimiento y elegir los que den los resultados más precisos.
El objetivo es mejorar la capacidad de aprendizaje del modelo y su habilidad para generalizar en tareas específicas, lo que es esencial para obtener buenos resultados en aplicaciones de Machine Learning.
¿Tienes más preguntas? Puedes escribirnos a hello@hackaboss.com
Completa el formulario y te contamos cómo hemos reorientado la carrera profesional de más de 1.300 personas en el sector tech.
