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Carrera

21 Mejores Cursos de Aprendizaje Automático para Mejorar tus Habilidades en 2026

Katie Sanders
By
Katie Sanders
Katie Sanders Executive Editor

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El aprendizaje automático es una habilidad esencial, pero desafíos como el sobreajuste de modelos, la puesta en producción y la calidad de los datos pueden ser abrumadores. Esta guía recopila los mejores cursos para ayudar a los líderes tecnológicos a desarrollar habilidades prácticas para resolver problemas en aprendizaje automático.

El aprendizaje automático es una competencia esencial para cualquier líder tecnológico hoy en día. Pero empezar puede resultar abrumador: ¿cómo avanzar más allá de lo básico para enfrentar desafíos del mundo real como el sobreajuste de modelos, el despliegue de soluciones a gran escala o el manejo de conjuntos de datos desbalanceados? Todo profesional que trabaja con aprendizaje automático se encuentra eventualmente con estos obstáculos, y encontrar los recursos de aprendizaje adecuados es clave para superarlos.

Ya sea que busques perfeccionar tus conocimientos sobre redes neuronales, dominar técnicas de despliegue de modelos de aprendizaje automático, o comprender las mejores prácticas para gestionar problemas de calidad de datos, un curso específico puede marcar la diferencia. En esta guía, exploraremos los mejores cursos de aprendizaje automático, cuidadosamente seleccionados para ayudar a líderes técnicos a navegar por las complejidades de la materia y desarrollar habilidades prácticas orientadas al éxito en el mundo real.

A continuación, encontrarás algunos de los mejores cursos de aprendizaje automático que cubren conceptos críticos, aplicaciones prácticas y estrategias avanzadas para quienes desean profundizar en inteligencia artificial.

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Mejores Cursos de Aprendizaje Automático - Lista Corta

Aquí tienes mi selección de los mejores cursos de aprendizaje automático que creo que valen la pena en 2026:

  1. Especialización en Aprendizaje Automático (Stanford University)
  2. Ciencia de Datos: Aprendizaje Automático (Harvard University)
  3. Aprendizaje Automático para Todos (DataCamp)
  4. Aprendizaje Automático de la A a la Z: IA, Python & R + Premio ChatGPT (Udemy)
  5. Aprendizaje Automático en los Negocios (MIT Professional Education)
  6. Especialización en Aprendizaje Profundo (DeepLearning.AI)
  7. Procesamiento de Lenguaje Natural con Python para Formación Esencial en Aprendizaje Automático (LinkedIn Learning)
  8. Especialización en Aprendizaje Automático en Google Cloud (Google Cloud)
  9. Aprendizaje Automático con Python: Fundamentos (LinkedIn Learning)
  10. Fundamentos de Aprendizaje Automático en Python (DataCamp)
  11. Algoritmos de Aprendizaje Automático (Great Learning)
  12. Aprendizaje Automático Avanzado en Google Cloud (Google Cloud) 
  13. Construyendo Sistemas de Recomendación con Aprendizaje Automático e IA (LinkedIn Learning) 
  14. Fundamentos de Aprendizaje Automático (Microsoft Learn) 
  15. Fundamentos de Aprendizaje Automático e IA: Regresión Lineal (LinkedIn Learning)
  16. Aprendizaje Automático: Fundamentos y Algoritmos (CMU) 
  17. Fundamentos de Inteligencia Artificial: Aprendizaje Automático (LinkedIn Learning) 
  18. Aprendizaje Automático de Principio a Fin con TensorFlow en GCP (Google Cloud) 
  19. Certificación Profesional en Aprendizaje Automático de IBM (IBM)
  20. Aprendizaje Automático e IA con Python (Harvard University)
  21. Fundamentos de Big Data y Aprendizaje Automático en Google Cloud (Google Cloud) 

Encuentra más detalles sobre cada curso a continuación.

Resumen de los Mejores Cursos de Aprendizaje Automático

1. Especialización en Aprendizaje Automático (Stanford University)

The Machine Learning Specialization course enrollment page
El curso de Especialización en Aprendizaje Automático (Fuente)

Este curso ofrece una introducción fundamental al aprendizaje automático a través de tres cursos diseñados para crear aplicaciones de IA en el mundo real. Impartido por Andrew Ng, abarca los aspectos esenciales del aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, con un enfoque en el desarrollo práctico de modelos.

  • ¿A quién va dirigido? Personas interesadas en aprender los fundamentos del aprendizaje automático
  • Temas cubiertos:
    • Modelos de aprendizaje automático usando NumPy y scikit-learn
    • Aprendizaje supervisado con regresión lineal y logística
    • Redes neuronales y clasificación multiclase con TensorFlow
    • Árboles de decisión y métodos de conjuntos
    • Aprendizaje no supervisado, incluyendo clustering y detección de anomalías
    • Sistemas de recomendación utilizando filtrado colaborativo y aprendizaje profundo
    • Modelos de aprendizaje por refuerzo profundo 
  • ¿Online, presencial o ambos? En línea
  • ¿Se requiere examen? No
  • Duración: 2 meses 
  • ¿Cuántas horas de instrucción? 10 horas por semana (a tu ritmo)
  • Requisitos de elegibilidad: Conocimientos básicos de programación y matemáticas a nivel de secundaria
  • Precio: Inscripción gratuita 
  • Tomar el curso: Coursera

2. Ciencia de Datos: Aprendizaje Automático (Universidad de Harvard)

The Data Science: Machine Learning course overview page
El curso Ciencia de Datos: Aprendizaje Automático (Fuente)

Este curso forma parte del Certificado Profesional en Ciencia de Datos de Harvard y se centra en técnicas de aprendizaje automático para construir modelos predictivos utilizando conjuntos de datos. Incluye experiencia práctica creando un sistema de recomendación de películas para comprender algoritmos clave, regularización y validación cruzada.

  • ¿A quién va dirigido? Principiantes interesados en ciencia de datos y aprendizaje automático
  • Temas cubiertos:
    • Fundamentos del aprendizaje automático
    • Algoritmos populares de aprendizaje automático
    • Técnicas de validación cruzada
    • Importancia de la regularización
    • Creación de un sistema de recomendación
  • ¿Online, presencial o ambos? En línea
  • ¿Se requiere examen? No
  • Duración: 8 semanas
  • ¿Cuántas horas de instrucción? 2 a 4 horas por semana (a tu ritmo)
  • Requisitos de elegibilidad: Ninguno
  • Precio:
    • Sin certificado: Gratis
    • Con certificado: $149
  • Tomar el curso: Harvard

3. Aprendizaje Automático para Todos (DataCamp)

The Machine Learning for Everyone course landing page
El curso Aprendizaje Automático para Todos (Fuente)

Este curso es una introducción completa al aprendizaje automático y cubre áreas clave como aprendizaje supervisado, no supervisado y profundo. Ofrece tutoriales y ejercicios prácticos para comprender conceptos como agrupamiento, redes neuronales, evaluación de modelos y brinda ideas sobre cómo se utiliza el aprendizaje automático en diversas industrias. 

  • ¿Para quién es?: Personas sin experiencia previa en aprendizaje automático
  • Temas cubiertos:
    • Entendiendo el aprendizaje automático
    • Introducción a Python y sus funciones
    • Aprendizaje supervisado con scikit-learn
    • Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch
    • Aprendizaje por refuerzo en Python 
  • ¿Online, presencial o ambos?: En línea
  • ¿Requiere examen?: No
  • Duración: 113 horas
  • ¿Cuántas horas de instrucción?: A tu propio ritmo
  • Requisitos de elegibilidad: Ninguno
  • Precio: $13 por la suscripción individual a DataCamp
  • Toma el curso: DataCamp
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4. Machine Learning A-Z: IA, Python y R + Premio ChatGPT [2024] (Udemy)

Página de inicio del curso Machine Learning A-Z: IA, Python y R + Premio ChatGPT [2024]
Curso Machine Learning A-Z: IA, Python y R + Premio ChatGPT [2024] (Fuente)

Este curso proporciona una introducción completa al aprendizaje automático con orientación paso a paso para crear algoritmos tanto en Python como en R, integrando estudios de caso para aplicaciones en el mundo real. Incluye plantillas de código descargables para cada proyecto, permitiendo a los alumnos practicar y construir sus propios modelos de manera efectiva.

  • ¿Para quién es?: Principiantes a aprendices intermedios en aprendizaje automático
  • Temas cubiertos:
    • Técnicas de clasificación
    • Métodos de agrupamiento
    • Procesamiento de lenguaje natural
    • Reducción de dimensionalidad
    • Selección y mejora de modelos 
  • ¿Online, presencial o ambos?: En línea
  • ¿Requiere examen?: No
  • Duración: 42 horas y 48 minutos 
  • ¿Cuántas horas de instrucción?: A tu propio ritmo
  • Requisitos de elegibilidad: Matemática a nivel de secundaria
  • Precio:
    • Suscripción Udemy: $20 
    • Pago único: $149.99
  • Toma el curso: Udemy

5. Machine Learning en los negocios (Educación Profesional MIT)

Página del curso Machine Learning en los negocios
Curso Machine Learning en los negocios (Fuente)

Este curso explora los fundamentos del aprendizaje automático desde la perspectiva empresarial, preparando a los participantes para comprender sus aplicaciones prácticas y valor estratégico. Desarrollado por la Sloan School of Management de MIT y el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), se enfoca en integrar los conocimientos del aprendizaje automático para la toma de decisiones de alto impacto.  

  • Para quién es: Profesionales de negocios interesados en aplicar el aprendizaje automático
  • Temas cubiertos:
    • Fundamentos de aprendizaje automático para aplicaciones empresariales
    • Comprensión de los procesos de toma de decisiones basados en datos
    • Limitaciones y alcance del aprendizaje automático en los negocios
    • Integración de la IA en la estrategia empresarial
    • Estudios de caso sobre el impacto del aprendizaje automático en diferentes industrias
  • ¿En línea, presencial o ambos?: En línea
  • ¿Se requiere examen?: No
  • Duración: 6 semanas
  • ¿Cuántas horas de instrucción?: 4-6 horas por semana (a tu propio ritmo)
  • Requisitos de elegibilidad: Ninguno
  • Precio: $3,500
  • Toma el curso: MIT Professional Education

6. Especialización en Deep Learning (DeepLearning.AI)

Página de inscripción al curso de Especialización en Deep Learning
El curso Especialización en Deep Learning (Fuente)

Este curso abarca arquitecturas esenciales como CNNs, RNNs, LSTMs y Transformers. Enseña aplicaciones teóricas y prácticas, como reconocimiento de voz y reconocimiento automático, utilizando Python y TensorFlow, y enfatiza las mejores prácticas para entrenar modelos y comprender configuraciones complejas de aprendizaje automático. 

  • Para quién es: Quienes estén interesados en el aprendizaje profundo y redes neuronales
  • Temas cubiertos:
    • Fundamentos de redes neuronales
    • Mejores prácticas para desarrollar conjuntos de prueba
    • Diagnóstico de errores en sistemas
    • Modelos de secuencia 
  • ¿En línea, presencial o ambos?: En línea
  • ¿Se requiere examen?: No
  • Duración: 3 meses
  • ¿Cuántas horas de instrucción?: 10 horas por semana (a tu propio ritmo)
  • Requisitos de elegibilidad:
    • Habilidades intermedias en Python
    • Conocimientos básicos de álgebra y aprendizaje automático
  • Precio: Gratis
  • Toma el curso: Coursera

7. NLP con Python para la Formación Esencial en Aprendizaje Automático (LinkedIn Learning)

Página de inscripción al curso NLP con Python para la Formación Esencial en Aprendizaje Automático
El curso NLP con Python para Formación Esencial en Aprendizaje Automático (Fuente)

Este curso dota a los alumnos de habilidades prácticas para limpiar, procesar y analizar datos de texto no estructurados. Proporciona conceptos fundamentales de PLN, limpieza avanzada de texto y técnicas de vectorización, conduciendo al desarrollo de clasificadores de aprendizaje automático. También explora la construcción y evaluación de dos tipos de modelos de aprendizaje automático y el aprendizaje de cómo probar eficazmente la variación de modelos. 

  • Para quién es: Desarrolladores y científicos de datos interesados en el PLN
  • Temas cubiertos:
    • Conceptos básicos de PLN
    • Técnicas avanzadas de limpieza de datos
    • Métodos de vectorización de texto
    • Evaluación de precisión y efectividad del modelo 
  • ¿Online, presencial o ambos?: En línea
  • ¿Examen requerido?: No
  • Duración: 4 horas y 14 minutos 
  • ¿Cuántas horas de formación?: A tu propio ritmo
  • Requisitos de admisión: Ninguno
  • Precio:
    • Carrera: $39.99 
    • Aprendizaje para equipos: $31.67 por usuario
  • Tomar el curso: LinkedIn Learning

8. Especialización en Aprendizaje Automático en Google Cloud (Google Cloud)

Página de inscripción al curso Especialización en Aprendizaje Automático en Google Cloud
El curso Especialización en Aprendizaje Automático en Google Cloud (Fuente)

Este curso trata los fundamentos del aprendizaje automático y enseña a construir, entrenar y desplegar modelos en Google Cloud usando Vertex AI sin programar. Cubre la construcción de modelos AutoML, creación de modelos BigQuery ML con SQL, y la gestión de datos con Feature Store. 

  • Para quién es: Personas interesadas en el aprendizaje automático en la nube
  • Temas cubiertos:
    • Enfoque de aprendizaje automático de Google
    • Comprensión del ciclo de vida de los datos a la IA
    • Técnicas de preparación y exploración de datos
    • Fundamentos de TensorFlow
    • Ajuste de hiperparámetros usando Vertex Vizier 
  • ¿Online, presencial o ambos?: En línea
  • ¿Examen requerido?: No
  • Duración: 1 mes
  • ¿Cuántas horas de formación?: 10 horas por semana (a tu propio ritmo)
  • Requisitos de admisión: Ninguno
  • Precio: Gratis
  • Tomar el curso: Coursera

9. Aprendizaje Automático con Python: Fundamentos (LinkedIn Learning)

Página de inscripción al curso Aprendizaje Automático con Python: Fundamentos
El curso de Aprendizaje Automático con Python (Fuente)

Este curso cubre los fundamentos del aprendizaje automático usando Python. Explica cómo aprenden las máquinas, los tipos de aprendizaje, y los pasos para recopilar, comprender y preparar los datos para el análisis. Incluye ejemplos guiados en Python para cada paso y para construir e interpretar un modelo de aprendizaje automático. 

  • Para quién es: Principiantes en aprendizaje automático usando Python
  • Temas cubiertos:
    • Introducción al aprendizaje automático y sus diferentes tipos
    • Técnicas para la recopilación y preparación de datos
    • Análisis de datos para identificar patrones y obtener información
    • Desarrollo de modelos de aprendizaje automático 
  • ¿En línea, presencial o ambos?: En línea
  • ¿Se requiere examen?: No
  • Duración: 1 hora y 54 minutos
  • Horas de instrucción: A tu propio ritmo
  • Requisitos de elegibilidad: Ninguno
  • Precio:
    • Carrera: $39.99 
    • Aprendizaje para equipos: $31.67 por usuario 
  • Toma el curso: LinkedIn Learning

10. Fundamentos de Machine Learning en Python (DataCamp)

Captura de pantalla de la página del curso Fundamentos de Machine Learning en Python
El curso Fundamentos de Machine Learning en Python (Fuente)

Este curso introduce los fundamentos del aprendizaje automático usando Python y cubre conceptos esenciales en redes neuronales y aprendizaje profundo con PyTorch. Se discute el aprendizaje supervisado a través de scikit-learn y el aprendizaje no supervisado para agrupar y visualizar datos usando scipy y aplicaciones de aprendizaje por refuerzo. 

  • Para quién es: Personas nuevas en aprendizaje automático con Python
  • Temas cubiertos:
    • Aprendizaje supervisado y no supervisado
    • Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch
    • Aprendizaje por refuerzo con gymnasium en Python
  • ¿En línea, presencial o ambos?: En línea
  • ¿Se requiere examen?: No
  • Duración: 16 horas 
  • Horas de instrucción: A tu propio ritmo
  • Requisitos de elegibilidad: Ninguno
  • Precio: $13 por suscripción individual a DataCamp
  • Toma el curso: DataCamp

11. Algoritmos de Machine Learning (Great Learning)

Descripción general del curso Algoritmos de Machine Learning
El curso de Algoritmos de Machine Learning (Fuente)

Este curso introduce los algoritmos fundamentales de aprendizaje automático, proporcionando tanto una comprensión teórica como práctica de las técnicas clave. Incluye demostraciones basadas en Python para afianzar conceptos y habilidades prácticas en aprendizaje supervisado y no supervisado.

  • Para quién es: Personas interesadas en comprender los algoritmos de aprendizaje automático
  • Temas incluidos:
    • Introducción al Aprendizaje Automático
    • Tipos de Aprendizaje Automático (Supervisado, No Supervisado, Reforzado)
    • Regresión Lineal
    • Algoritmo de Naive Bayes
    • Vecinos más Cercanos (KNN)
    • Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
    • Algoritmo Random Forest
  • ¿En línea, presencial o ambos? En línea
  • ¿Examen obligatorio? No
  • Duración: 1 hora y 30 minutos 
  • Horas de formación: 1 hora y 30 minutos 
  • Requisitos de elegibilidad: Conocimientos básicos de informática; familiaridad con Python y matemáticas
  • Precio: Gratis
  • Haz el curso: Great Learning

12. Especialización en Aprendizaje Automático Avanzado en Google Cloud (Google Cloud)

Página de inscripción del curso Especialización en Aprendizaje Automático Avanzado en Google Cloud
Curso de Especialización en Aprendizaje Automático Avanzado en Google Cloud (Fuente)

Esta especialización se centra en temas avanzados de aprendizaje automático, enseñando a los estudiantes cómo optimizar, desplegar y escalar modelos listos para producción para datos estructurados, imágenes y lenguaje natural. Integra laboratorios prácticos a través de Qwiklabs, donde los participantes pueden aplicar los conceptos utilizando herramientas de Google Cloud. 

  • Para quién es: Profesionales que buscan conocimientos avanzados en aprendizaje automático en Google Cloud
  • Temas incluidos:
    • Diseño de sistemas de aprendizaje automático escalables
    • Fundamentos de visión por computadora con Google Cloud 
    • Procesamiento de lenguaje natural en Google Cloud
    • Componentes de sistemas de recomendación
  • ¿En línea, presencial o ambos? En línea
  • ¿Examen obligatorio? Ninguno
  • Duración: 2 meses 
  • Horas de formación: 10 horas por semana (a tu propio ritmo)
  • Requisitos de elegibilidad: Diseñado para profesionales del sector 
  • Precio: Gratis
  • Haz el curso: Coursera

13. Creación de Sistemas de Recomendación con Aprendizaje Automático e IA (LinkedIn Learning)

Página de inscripción del curso Creación de Sistemas de Recomendación con Aprendizaje Automático e IA
Curso de Creación de Sistemas de Recomendación con Aprendizaje Automático e IA (Fuente)

Este curso proporciona formación práctica en el diseño de sistemas de recomendación, cubriendo técnicas clave como filtrado colaborativo, factorización de matrices y aprendizaje profundo. Ofrece experiencia práctica usando frameworks y herramientas como TensorFlow y AWS SageMaker para construir modelos de recomendación escalables. 

  • Para quién es: Desarrolladores y científicos de datos interesados en sistemas de recomendación
  • Temas cubiertos:
    • Introducción a los sistemas de recomendación
    • Técnicas de filtrado colaborativo
    • Métodos de factorización de matrices
    • Enfoques de aprendizaje profundo
    • Gestión de datos a gran escala 
  • ¿Online, presencial o ambos? En línea
  • ¿Examen requerido? No
  • Duración: 9 horas y 5 minutos
  • ¿Cuántas horas de formación?: A tu propio ritmo
  • Requisitos de elegibilidad: Ninguno
  • Precio:
    • Profesional: $39.99 
    • Aprendizaje para equipos: $31.67 por usuario 
  • Realiza el curso: LinkedIn Learning

14. Fundamentos del aprendizaje automático (Microsoft Learn)

Resumen del curso Fundamentos del aprendizaje automático
El curso Fundamentos del Aprendizaje Automático (Fuente)

Este curso introduce los conceptos fundamentales del aprendizaje automático, centrándose en los principios clave y los métodos de evaluación de modelos. Incluye práctica interactiva con aprendizaje automático automatizado usando el servicio Azure Machine Learning.

  • Para quién es: Principiantes que desean aprender los fundamentos del aprendizaje automático
  • Temas cubiertos:
    • Conceptos clave del aprendizaje automático
    • Tipos de aprendizaje automático
    • Entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje automático
    • Introducción al aprendizaje profundo
    • Aprendizaje automático automatizado con Azure 
  • ¿Online, presencial o ambos? En línea
  • ¿Examen requerido? No
  • Duración: 1 hora y 56 minutos 
  • ¿Cuántas horas de formación?: 1 hora y 56 minutos 
  • Requisitos de elegibilidad:
  • Precio: Gratis
  • Realiza el curso: Microsoft Learn

15. Fundamentos de Machine Learning & IA: Regresión Lineal (LinkedIn Learning)

Página de inscripción al curso Fundamentos de Machine Learning & IA: Regresión Lineal
El curso Fundamentos de Machine Learning & IA: Regresión Lineal (Fuente)

Este curso ofrece una visión integral de las regresiones lineales, centrándose en aplicaciones reales como la predicción de valores de viviendas, el gasto de los clientes y los precios de las acciones. Cubre técnicas esenciales en regresiones lineales simples y múltiples y se enfoca en comprender los conceptos de regresión más que en la mecánica del software, incluyendo perspectivas con SPSS. 

  • ¿A quién va dirigido? Cualquier persona interesada en comprender la regresión lineal
  • Temas que cubre:
    • Introducción a la regresión lineal
    • Creación e interpretación de diagramas de dispersión
    • Enfoques para construir modelos de regresión
    • Alternativas a la regresión
  • ¿Online, presencial o ambos? En línea
  • ¿Requiere examen? No
  • Duración: 4 horas y 5 minutos 
  • ¿Cuántas horas de instrucción? A tu propio ritmo
  • Requisitos de elegibilidad: Ninguno
  • Precio:
    • Carrera: $39.99 
    • Aprendizaje para equipos: $31.67 por usuario 
  • Tomar el curso: LinkedIn Learning

16. Machine Learning: Fundamentos y Algoritmos (CMU)

Página de inicio del curso Machine Learning: Fundamentals and Algorithms
El curso Machine Learning: Fundamentos y Algoritmos (Fuente)

Este curso ofrece una formación en profundidad sobre las bases técnicas y los algoritmos de aprendizaje automático, con enfoque en técnicas de predicción, clasificación y optimización. Combina teoría matemática con ejercicios prácticos de codificación para desarrollar habilidades aplicables tanto a la salud como al análisis de datos.

  • ¿A quién va dirigido? Profesionales con experiencia en Python que desean profundizar en el aprendizaje automático y sus fundamentos matemáticos
  • Temas que cubre:
    • Fundamentos de los métodos de aprendizaje automático
    • Modelos de predicción y clasificación
    • Algoritmos de regresión y clustering
    • Probabilidad, estadística y técnicas de optimización
    • Aplicaciones en salud y análisis de datos
  • ¿Online, presencial o ambos? En línea
  • ¿Requiere examen? Sí
  • Duración: 10 semanas 
  • ¿Cuántas horas de instrucción? De 5 a 10 horas por semana 
  • Requisitos de elegibilidad:
    • Experiencia en programación con Python 
    • Conocimientos de álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística a nivel de secundaria
  • Precio: $2,500
  • Tomar el curso: CMU

17. Fundamentos de Inteligencia Artificial: Aprendizaje Automático (LinkedIn Learning)

Página de inscripción del curso Fundamentos de Inteligencia Artificial: Aprendizaje Automático
El curso Fundamentos de Inteligencia Artificial: Aprendizaje Automático (Fuente)

Este curso introduce el ciclo de vida del aprendizaje automático, guiando a los alumnos a través de la obtención y preparación de datos, la selección de algoritmos y el entrenamiento de modelos. Detalla los principales métodos de aprendizaje automático y enfatiza habilidades prácticas para evaluar el rendimiento de los modelos utilizando métricas estándar, sin requerir ningún prerrequisito. 

  • ¿A quién va dirigido?: Personas nuevas en IA y aprendizaje automático
  • Temas cubiertos:
  • ¿Online, presencial o ambos? En línea
  • ¿Examen requerido? No
  • Duración: 1 hora y 50 minutos 
  • ¿Cuántas horas de instrucción?: 1 hora y 50 minutos 
  • Requisitos de elegibilidad: Ninguno
  • Precio:
    • Carrera: $39.99 
    • Formación para equipos: $31.67 por usuario 
  • Tomar el curso: LinkedIn Learning

18. Curso de Aprendizaje Automático de Principio a Fin con TensorFlow en GCP (Google Cloud)

Página del curso End-to-End Machine Learning with TensorFlow on GCP
El curso de Aprendizaje Automático de Principio a Fin con TensorFlow en GCP (Fuente)

Este curso ofrece un enfoque interactivo y práctico para construir un flujo de aprendizaje automático de principio a fin con TensorFlow en la plataforma Google Cloud. Guía a los participantes desde la exploración de los datos hasta la implementación del modelo y la generación de predicciones en tiempo real.

  • ¿A quién va dirigido?: Desarrolladores e ingenieros de aprendizaje automático
  • Temas cubiertos:
    • Exploración y preprocesamiento de datos
    • Entrenamiento de modelos con TensorFlow
    • Implementación de modelos en Google Cloud Platform
    • Configuración de predicción en tiempo real
    • Automatización de flujos de trabajo para modelos de ML
  • ¿Online, presencial o ambos? En línea
  • ¿Examen requerido? No
  • Duración: 3 horas y 15 minutos 
  • ¿Cuántas horas de instrucción?: A tu propio ritmo
  • Requisitos de elegibilidad: Conocimientos básicos de TensorFlow
  • Precio: $29 por suscripción a Pluralsight 
  • Tomar el curso: Pluralsight

19. Certificado Profesional de Aprendizaje Automático de IBM (IBM)

Página de inscripción del curso IBM Machine Learning Professional Certificate
El Curso “Certificado Profesional de Aprendizaje Automático de IBM” (Fuente)

Este curso ofrece formación en aprendizaje automático utilizando herramientas y bibliotecas de código abierto, abarcando una gama integral de algoritmos y técnicas para aplicaciones del mundo real. Incluye laboratorios guiados, proyectos y un proyecto final para desarrollar habilidades laborales en aprendizaje automático. 

  • ¿A quién va dirigido? Aspirantes a profesionales del aprendizaje automático
  • Temas cubiertos:
    • Aprendizaje supervisado y no supervisado
    • Modelos de regresión y clasificación
    • Técnicas de agrupamiento (clustering)
    • Árboles de decisión y aprendizaje de conjunto
    • Reducción de dimensionalidad
    • Aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo
    • Análisis exploratorio de datos e ingeniería de características
  • ¿En línea, presencial o ambos? En línea
  • ¿Requiere examen? Sí
  • Duración: 3 meses 
  • Horas de instrucción: 10 horas por semana (a tu ritmo)
  • Requisitos de elegibilidad: Ninguno
  • Precio: Inscríbete gratis 
  • Toma el curso: Coursera

20. Aprendizaje automático e IA con Python (Universidad de Harvard)

Página de visión general del curso Aprendizaje automático e IA con Python
El curso de Aprendizaje Automático e IA con Python (Fuente)

Este curso presenta habilidades fundamentales que avanzan hacia algoritmos sofisticados como ensamblaje, bosques aleatorios y potenciación por gradiente. A través de aplicaciones reales de datos, guía a los estudiantes para analizar procesos, evaluar resultados y medir la eficacia de técnicas de aprendizaje automático. Además, enfatiza la importancia de probar predicciones y analizar resultados para evitar el sobreajuste. 

  • ¿A quién va dirigido? Personas interesadas en usar Python para aprendizaje automático
  • Temas cubiertos:
    • Comprensión de los algoritmos de árboles de decisión
    • Exploración de ensamblaje (bagging) y bosques aleatorios
    • Técnicas para el rendimiento predictivo
    • Evaluación de modelos y mitigación del sesgo de datos 
  • ¿En línea, presencial o ambos? En línea
  • ¿Requiere examen? No
  • Duración: 6 semanas 
  • Horas de instrucción: 4 a 5 horas por semana (a tu ritmo)
  • Requisitos de elegibilidad: Conocimientos de Python
  • Precio: Gratis
  • Toma el curso: Universidad de Harvard

21. Fundamentos de Big Data y Aprendizaje Automático en Google Cloud (Google Cloud)

Página de inscripción al curso Fundamentos de Big Data y Aprendizaje Automático en Google Cloud
El Curso de Fundamentos de Big Data y Aprendizaje Automático en Google Cloud (Fuente)

Este curso introduce los conceptos y herramientas esenciales para la gestión de big data y aprendizaje automático en Google Cloud. Guía a los estudiantes en el uso de las capacidades de big data y ML de Google Cloud para el procesamiento y análisis de datos.

  • ¿Para quién es? Ingenieros y analistas de datos que buscan utilizar Google Cloud
  • Temas cubiertos:
    • Ecosistema de Big Data y ML en Google Cloud
    • Procesamiento de datos con BigQuery y Dataflow
    • Opciones de almacenamiento de datos en Google Cloud
    • Uso de AI Platform para aprendizaje automático
    • Laboratorios prácticos con herramientas de Google Cloud
  • ¿En línea, presencial o ambos? En línea
  • ¿Requiere examen? No
  • Duración: 9 horas 
  • ¿Cuántas horas de instrucción? A tu propio ritmo
  • Requisitos de elegibilidad: Ninguno
  • Precio: Gratis
  • Tomar el curso: Coursera

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