Curso Completo de A.I. Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos: De Cero a Maestro

El Aprendizaje Automático está causando revuelo en varios sectores, con su presencia creciendo año tras año.

• Marketing
• Finanzas
• Salud y Diagnósticos Médicos
• Ciberseguridad
• Retail
• Logística y Transporte
• Agricultura
• Internet de las Cosas
• Juegos y Entretenimiento
• Detección de Fraude
• Detección de Anomalías en Manufactura
• Gobierno
• Academia e Investigación
• Sistemas de Recomendación
• Deportes (¿alguna vez escuchaste de Moneyball?!)

Y hay innumerables otras áreas. Es ubicuo. La experiencia que adquieras de este curso puede ser adaptada a varias industrias, abriendo numerosos caminos profesionales.

Los graduados de Zero To Mastery ahora prosperan en empresas prestigiosas como Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, Uber, Facebook, Shopify y otras en el sector tecnológico.

Muchos de ellos también están sobresaliendo como freelancers, ganando mientras trabajan de forma remota desde cualquier rincón del mundo.

Podrías ser el siguiente.

Al inscribirte hoy, obtendrás acceso a nuestra vibrante aula comunitaria en línea en vivo, conectándote con miles de compañeros de aprendizaje, exalumnos, mentores, asistentes de enseñanza e instructores.

Lo más importante, aprenderás ciencia de datos y aprendizaje automático de veteranos de la industria con experiencia práctica en empresas líderes de Silicon Valley, Toronto y Australia.

Este curso está diseñado para ser eficiente, asegurando que nunca pierdas tiempo en tutoriales de Aprendizaje Automático obsoletos o incompletos nuevamente.

Este curso inmersivo y basado en proyectos te equipará con todas las habilidades esenciales de un Científico de Datos, durante el cual crearás numerosos proyectos del mundo real para mostrar en tu portafolio.

También tendrás acceso a todo el código, cuadernos de trabajo y plantillas (Jupyter Notebooks) alojados en GitHub, ¡lo que te permitirá mejorar rápidamente tu portafolio!

Este curso aborda el obstáculo principal para entrar en el campo de la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático:

Acceso a todos los recursos en un solo lugar y aprendizaje actualizado sobre habilidades demandadas que los empleadores realmente buscan.

El currículo es muy práctico, guiándote paso a paso para convertirte en un Ingeniero de Aprendizaje Automático o Científico de Datos competente.

El curso ofrece 2 rutas:

1️⃣ Programador: Si ya tienes conocimientos de programación, siéntete libre de saltar directamente y omitir los fundamentos de Python.

2️⃣ Sin Experiencia en Programación: Si estás comenzando desde cero, no te preocupes. Te enseñaremos Python desde lo más básico y lo aplicaremos a proyectos del mundo real.

Ten la seguridad de que también irás más allá de los fundamentos.

Una vez que comprendas lo básico como Aprendizaje Automático 101 y Python, profundizaremos en temas avanzados como Redes Neuronales, Aprendizaje Profundo y Aprendizaje Transferido, asegurando que adquieras experiencia práctica lista para el mercado laboral.

Te verás expuesto a proyectos completos de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático y tendrás acceso a materiales adicionales de programación y hojas de trucos.

Tópicos clave que cubrirás en este Bootcamp de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático incluyen:

• Exploración y Visualización de Datos
• Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
• Evaluación y Análisis de Modelos
• Python 3
• Tensorflow 2.0
• Numpy
• Scikit-Learn
• Proyectos y Flujos de Trabajo de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
• Visualización de Datos con MatPlotLib y Seaborn
• Aprendizaje Transferido
• Reconocimiento y Clasificación de Imágenes
• Entrenamiento/Test y Validación Cruzada
• Aprendizaje Supervisado: Clasificación, Regresión y Series Temporales
• Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
• Aprendizaje por Conjuntos
• Ajuste de Hiperparámetros
• Uso de Data Frames de Pandas para tareas complejas
• Manejo de Archivos CSV con Pandas
• Aprendizaje Profundo / Redes Neuronales utilizando TensorFlow 2.0 y Keras
• Utilizando Kaggle para competiciones de Aprendizaje Automático
• Cómo presentar tus hallazgos de manera efectiva
• Técnicas de preparación y limpieza de datos
• K Vecinos más Cercanos
• Máquinas de Soporte Vectorial
• Técnicas de Regresión (Lineal/Polinómica)
• Utilizando Hadoop, Apache Spark, Kafka y Apache Flink
• Configurando tu entorno de codificación con Conda, MiniConda y Jupyter Notebooks
• Implementando recursos de GPU con Google Colab
• ¡y mucho más!

Al finalizar el curso, emergirás como un Científico de Datos completamente capacitado para conseguir un puesto en la empresa que aspires.

Aplicarás las habilidades aprendidas para construir proyectos del mundo real como una Aplicación de Detección de Enfermedad Cardíaca, un Predictor de Precio de Excavadoras, un Clasificador de Imágenes de Raza de Perro, y más.

Al final, tendrás un portafolio repleto de proyectos tangibles para mostrar.

Entonces, ¿cuál es la esencia?

Aquí está la realidad: muchos cursos tocan la Ciencia de Datos pero se quedan cortos.

Pueden dar inicio a tu viaje pero te dejan inseguro sobre cómo progresar o construir tus proyectos de forma independiente.

Alternativamente, a menudo te ahogan en código y ecuaciones complejas sin explicaciones claras, lo que dificulta afrontar desafíos reales de aprendizaje automático por tu cuenta.

Ya sea que seas nuevo en programación, busques afinar tus habilidades en Ciencia de Datos, o estés en transición de otro campo, este curso está diseñado para ti.

No se trata de producir líneas de código sin entender los principios fundamentales, solo para dejarte perdido una vez que concluya el curso. ¡De ninguna manera!

Este curso te motivará y empoderará para transformarte de un total principiante a alguien que puede desarrollar independientemente flujos de trabajo de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático y asegurar el trabajo de tus sueños 💪.

Y no hay nada que perder. Puedes comenzar tu viaje de aprendizaje hoy, y si el curso no cumple con tus expectativas, puedes solicitar un reembolso completo dentro de los 30 días. Así de simple.