Curso de Machine Learning

Conviértete en un experto en Machine Learning

Ya puedes convertirte en uno de los profesionales que lideran la transformación digital. Con los cursos de Machine Learning de Maestralia podrás formarte en esta disciplina de la Inteligencia Artificial.

Fórmate en los conceptos básicos de Machine Learning como el Deep Learning, analítica de datos, la programación con Python o la Inteligencia artificial y conviértete en un experto científico de datos.

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Conviértete en un experto de Machine Learning

¿Qué es Machine Learning?

El machine learning o aprendizaje automático es una disciplina derivada de la Inteligencia Artificial que se basa en un software o máquina que aprende automáticamente, es decir, un algoritmo que revisa los datos, los analiza y es capaz de predecir comportamientos futuros. Además, estos sistemas mejoran con el tiempo, autoalimentándose, sin necesidad de intervención humana. El algoritmo se va modificando gracias a la nueva entrada de datos, de los que el sistema va aprendiendo. Descubre más cursos de tecnología digital en Maestralia y completa tu formación. Te podrían interesar los cursos de big data o los cursos de blockchain.

¿A quién van dirigidos los cursos de Machine Learning?

Los cursos de Machine Learning están orientados a todo aquel que quiera introducirse en el ámbito del aprendizaje automático. En la mayoría de nuestros cursos no necesitarás tener conocimientos previos en programación o informática, pero podrás consultar los requisitos de acceso en cada curso de Maestralia.

¿Qué vas a aprender en un curso de Aprendizaje Automático?

Conocerás todas las herramientas y tecnologías de la industria 4.0 para tratar grandes volúmenes de información. Aprenderás a programar varios algoritmos con Python, Deep Learning, y los fundamentos del Machine Learning aplicado a la empresa.

Aprenderás a diseñar sistemas que aprenden por sí solos mediante la automatización de ciertas operaciones que podrán ser realizadas sin necesitar que una persona esté detrás.

Machine Learning con Python y otros lenguajes de programación

Python es el lenguaje de programación más utilizado en Machine Learning gracias a su simplicidad y fácil curva de aprendizaje. Si estás empezando en el mundo de la programación Python es una excelente opción para aprender. 

El lenguaje favorito de los científicos de datos es R y gracias a su entorno de desarrollo gratuito se ha convertido en una alternativa a los software estadísticos como Matlab. Está diseñado para análisis estadísticos y visualizaciones.

Estudiar cursos de Machine Learning Online

La formación online ha llegado para quedarse y hacer un curso online de Aprendizaje automático es una excelente manera de formarte a tu propio ritmo, sin horarios, desde donde y cuando quieras. Gracias a las plataformas virtuales de los centros formativos que encontrarás en Maestralia podrás tener acceso ilimitado a la documentación, evaluación e interactuar con docentes y compañeros.

Certificados y títulos

Con los cursos de Machine Learning de Maestralia podrás realizar especializaciones en la disciplina IA de aprendizaje automático obteniendo titulaciones privadas o expedidas por universidades y escuelas de negocios de prestigio. 

Salidas profesionales de un curso de Machine Learning

Al terminar tu curso o máster en Machine Learning tendrás un gran número de oportunidades laborales esperándote, ya que las profesiones más demandadas actualmente exigen ser fluido o tener conocimientos en ML. 

Podrás trabajar con Data Scientist, consultor DataMining, Consultor NLP (lingüística computacional de procesamiento), entre otros. Además, al ser una disciplina tan versátil podrás trabajar en numerosos sectores como finanzas, salud, marketing...

 

¿Qué es machine learning y para qué sirve?

Machine Learning o aprendizaje automático forma parte de la Inteligencia Artificial y se basa en el principio de aprendizaje de las máquinas, softwares o sistemas por medio su algoritmo. Mediante el análisis de los datos el sistema podrá observar patrones y realizar predicciones futuras, de esta manera se retroalimenta sin necesidad de una intervención humana. El machine learning puede ser supervisado, no supervisado o por refuerzo.

El aprendizaje automático se utiliza en la actualidad para conocer en mayor profundidad a los usuarios. Las grandes plataformas como Youtube, Google, Amazon o Instagram lo utilizan para ofrecer contenido o productos que puedan interesar al usuario. Además, tiene otras aplicaciones en marketing, medicina, banca, educación o detección de fraudes.

IBM tiene una rica historia con el aprendizaje automático. A Arthur Samuel, se le atribuye la acuñación del término "machine learning" con su investigación (PDF, 481 KB) en torno al juego de las damas. Robert Nealey, el autoproclamado maestro de las damas, jugó al juego en un ordenador IBM 7094 en 1962, y perdió contra el ordenador. Comparado con lo que se puede hacer hoy en día, esta hazaña parece casi trivial, pero se considera un hito importante dentro del campo de la inteligencia artificial. En las próximas dos décadas, los desarrollos tecnológicos en torno al almacenamiento y la capacidad de procesamiento permitirán algunos productos innovadores que hoy conocemos y amamos, como el motor de recomendación de Netflix o los coches que se conducen solos.

El aprendizaje automático es un componente importante del creciente campo de la ciencia de los datos. Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos se entrenan para hacer clasificaciones o predicciones, descubriendo ideas clave dentro de los proyectos de minería de datos. Estos conocimientos impulsan posteriormente la toma de decisiones dentro de las aplicaciones y las empresas, lo que idealmente repercute en las métricas de crecimiento clave. A medida que los macrodatos sigan expandiéndose y creciendo, aumentará la demanda de científicos de datos en el mercado, lo que les obligará a ayudar a identificar las cuestiones empresariales más relevantes y, posteriormente, los datos para responderlas.

¿Qué hace un especialista en Machine learning?

Los expertos en Machine Learning son de los profesionales más demandados del sector TI (tecnologías de la información). Son perfiles especializados en tecnologías pero con una vision empresarial.

Existen muchos perfiles especializados en Aprendizaje automático, por ejemplo, los científicos de datos determinan los datos de entrenamiento y formulan los algoritmos, orientándose siempre en los resultados. 

Aunque los deberes específicos variarán dependiendo del tamaño de una organización y del equipo general de ciencia de datos, la mayoría de los roles de Ingeniero de Machine Learning incluirán todas o la mayoría de las siguientes responsabilidades:

  • Diseñar, desarrollar e investigar sistemas, modelos y esquemas de Machine Learning
  • Estudiar, transformar y convertir prototipos de ciencia de datos
  • Buscar y seleccionar conjuntos de datos adecuados
  • Realizar análisis estadísticos y utilizar los resultados para mejorar los modelos
  • Entrenamiento y reentrenamiento de sistemas y modelos de ML según sea necesario
  • Identificar las diferencias en la distribución de los datos que podrían afectar al rendimiento del modelo en situaciones del mundo real
  • Visualizar los datos para obtener una visión más profunda
  • Analizar los casos de uso de los algoritmos de ML y clasificarlos por su probabilidad de éxito
  • Comprender cuándo se pueden aplicar los resultados a las decisiones empresariales
  • Enriquecer las bibliotecas de ML existentes
  • Verificar la calidad de los datos y/o garantizarla mediante la limpieza de los mismos

¿Qué se estudia en un curso de Machine Learning?

En un curso de Machine Learning aprenderás los principios y fundamentos del aprendizaje automático y la ciencia de datos o data science. Además de los modelos, los algoritmos y las redes neuronales aprenderás los lenguajes de programación R y Python necesarios para la programación de los algoritmos.

Características de un experto en Machine Learning

Todos los grandes expertos en Machine Learning parecen tener algunos rasgos en común. Aquí están las características más comunes:

Son buenos programadores

Si estás buscando seguir una carrera en la IA y el aprendizaje automático, tendrás que aprender a programar. Un programador debe entender los lenguajes más utilizados, como C++, Java y Python, y no acaba ahí. Lenguajes como R también se han convertido en lenguajes importantes para el ML. Aun así, no todos los ingenieros de ML de éxito tienen que ser necesariamente expertos en HTML o JavaScript.

Tienen una base sólida en matemáticas y estadística

No se puede dominar el Machine Learning sin saber un poco de matemáticas. Tanto si tienes una formación formal en matemáticas y estadística como si no, necesitarás tener al menos un nivel de matemáticas de secundaria para estar al día. En el corazón de muchos algoritmos de aprendizaje automático se encuentra una caracterización formal de la probabilidad y las técnicas derivadas de ella. Estrechamente relacionado con esto está el campo de la estadística, que proporciona varias medidas, distribuciones y métodos de análisis que son necesarios para construir y validar modelos a partir de datos observados. Esencialmente, muchos algoritmos de ML son extensiones de los procedimientos de modelización estadística.

Los profesionales de ML solucionan problemas de manera creativa

Los mejores ingenieros de ML están impulsados por la curiosidad. No responden con frustración cuando un modelo o experimento falla, sino que sienten curiosidad por averiguar el motivo.

Pero también resuelven los problemas de forma eficiente. Los mejores profesionales de Machine Learning desarrollan enfoques generalizados para arreglar los errores y las clasificaciones erróneas en sus modelos de aprendizaje automático, ya que arreglar los errores individuales llevará mucho tiempo y hará que sus modelos sean más difíciles y complejos de trabajar.

También es importante equilibrar la determinación de resolver problemas con la comprensión práctica de que muchos de sus modelos y experimentos fallarán. Los mejores ingenieros de aprendizaje automático saben cuándo es el momento de abandonar.

Les gusta el proceso iterativo

El Machine Learning es, por naturaleza, un proceso iterativo. Para ser eficaz en este papel, uno necesita realmente disfrutar de ese estilo de desarrollo. Construir un sistema de aprendizaje automático significa que uno construye un modelo muy simple rápidamente, para empezar, y luego itera para mejorarlo con cada etapa.

De nuevo, sin embargo, un buen profesional de Machine Learning no puede ser demasiado obstinado. Tiene que desarrollar una comprensión de cuándo es el momento de parar. Siempre es posible mejorar la precisión de cualquier sistema de Machine Learning si se sigue iterando sobre él, pero hay que aprender a desarrollar una intuición para saber cuándo ya no vale la pena el tiempo y el esfuerzo.

Tienen una fuerte intuición sobre los datos

No hay aprendizaje automático sin analizar los datos. Un buen Ingeniero de Machine Learning o Científico de Datos tiene que ser capaz de tamizar rápidamente a través de grandes conjuntos de datos, identificar patrones, y saber cómo utilizar esos datos para llegar a conclusiones significativas y procesables.

Es casi como si tuvieran un sexto sentido para los datos. Las habilidades de gestión de datos son cruciales.

Razones para convertirse en experto de Machine Learning

Si tienes curiosidad por una carrera en el ámbito de los datos o la IA, aquí tienes algunas de las principales razones para convertirte en ingeniero de aprendizaje automático.

Los trabajos de machine learning son lucrativos

El sueldo de un programador especializado en Machine Learning en España es de 30.000 euros al año para perfiles junior y unos 80.000 euros para perfiles senior.

La demanda de habilidades de Machine Learning es alta

Muchas empresas se están interesando por el Big Data, y como resultado, la demanda de profesionales de datos en el mercado laboral nunca ha sido tan alta.

Incluso se han visto luchas entre los talentos de la IA, ya que los gigantes del campo tecnológico se apresuran a asegurarse las mejores mentes del sector.

En otras palabras, no hay indicios de que este fértil mercado de trabajo vaya a desaparecer pronto.

Oportunidades de aprendizaje continuo

El Machine Learning es un campo relativamente nuevo. Todavía hay muchas soluciones, herramientas, algoritmos y aplicaciones que esperan ser creadas y descubiertas.

Al igual que los desarrolladores de software, los ingenieros de ML, por naturaleza, deben valorar el aprendizaje. Y el uso de cursos, blogs, tutoriales y podcasts para mantenerse al día en un campo joven y rápidamente cambiante es esencial.

Viven a la vanguardia de la tecnología

¿Eres uno de esos individuos simplemente fascinados por la tecnología, que lee con emoción sobre los últimos avances en IA o aplicaciones informáticas?

En este puesto, tendrías la oportunidad de efectuar un cambio real trabajando en las tecnologías más nuevas e innovadoras. Si te gusta la lógica y la codificación, disfrutarás aprendiendo nuevos lenguajes de programación para aplicaciones de vanguardia.

También es una gran carrera para quienes les gusta encontrar aplicaciones prácticas para las matemáticas. Como experto de Machine Learning, es probable que puedas utilizar el álgebra lineal, el cálculo, la probabilidad y la estadística en tu trabajo diario.

Las carreras de Machine Learning ofrecen variedad

Si eres de los que se aburren, una carrera de ML ofrecería mucha diversidad de tareas. Prácticamente cualquier industria en la que puedas pensar se beneficiaría de invertir más dinero, tiempo y recursos en la extracción de información de los datos, por lo que podrías elegir trabajar en cualquier industria que te interese.

También tienes la oportunidad de marcar realmente la diferencia. Podrías unirte a un equipo que haga el próximo gran avance en la sanidad, la ciberseguridad, el marketing o los coches autónomos. Esa es una perspectiva emocionante para muchos.