Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos from edX

El aprendizaje automático es una habilidad que toma cada vez más relevancia debido al gran número de datos (big data), los cuales deben de ser analizados para tomar decisiones.

En este curso en línea aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático (machine learning) y la ciencia de datos.En particular,aprenderáslas técnicas necesarias para evaluar el rendimiento de los algoritmos y de los modelos obtenidos. También aprenderás como preprocesar los datos para obtener así modelos de mayor calidad (simples, comprensibles, eficientes, etc.). Por último, en este curso de análisis de datos aprenderás a poner en funcionamiento las técnicas estudiadas mediante un ejemplo prácticoprogramando tus propios scripts y algoritmos en R.

What you'll learn

Reconocer el valor de los datos en las organizaciones y las posibilidades de negocio que plantea su explotación para el desarrollo de productos basados en datos (inteligencia de negocios)
Utilizar técnicas de aprendizaje automático, entre otras, para extraer modelos descriptivos y predictivos a partir de los datos, así como saber evaluarlos correctamente
Conocer y utilizar las herramientas básicas de integración y preparación de datos, incluyendo visualización de datos, para facilitar la comprensión y el análisis de los datos
Aprender a utilizar un lenguaje de programación de análisis de datos (lenguaje R) y las librerías básicas de visualización y algunas de las que permiten generar modelos de aprendizaje automático.

What's inside

Learning objectives

Reconocer el valor de los datos en las organizaciones y las posibilidades de negocio que plantea su explotación para el desarrollo de productos basados en datos (inteligencia de negocios)
Utilizar técnicas de aprendizaje automático, entre otras, para extraer modelos descriptivos y predictivos a partir de los datos, así como saber evaluarlos correctamente

Conocer y utilizar las herramientas básicas de integración y preparación de datos, incluyendo visualización de datos, para facilitar la comprensión y el análisis de los datos
Aprender a utilizar un lenguaje de programación de análisis de datos (lenguaje r) y las librerías básicas de visualización y algunas de las que permiten generar modelos de aprendizaje automático.

Reconocer el valor de los datos en las organizaciones y las posibilidades de negocio que plantea su explotación para el desarrollo de productos basados en datos (inteligencia de negocios)
Utilizar técnicas de aprendizaje automático, entre otras, para extraer modelos descriptivos y predictivos a partir de los datos, así como saber evaluarlos correctamente
Conocer y utilizar las herramientas básicas de integración y preparación de datos, incluyendo visualización de datos, para facilitar la comprensión y el análisis de los datos
Aprender a utilizar un lenguaje de programación de análisis de datos (lenguaje r) y las librerías básicas de visualización y algunas de las que permiten generar modelos de aprendizaje automático.

Syllabus

UNIDAD 1. Introducción al aprendizaje automático y la ciencia de datos PRÁCTICA 1. Introducción al lenguaje R

UNIDAD 2. Evaluación de modelos de aprendizaje automático PRÁCTICA 2. Evaluación de modelos de aprendizaje automático

UNIDAD 3. Técnicas básicas de aprendizaje automático PRÁCTICA 3. Práctica de creación de modelos de aprendizaje automático

UNIDAD 4. Preprocesamiento de datos PRÁCTICA 4. Visualización

PROYECTO

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Enseña técnicas de aprendizaje automático, lo que permite a los estudiantes desarrollar modelos para la predicción y toma de decisiones

Utiliza el lenguaje de programación R, una herramienta ampliamente utilizada en el análisis de datos y el aprendizaje automático

Cubre temas esenciales como la evaluación de modelos, el preprocesamiento de datos y la visualización de datos

Los instructores son expertos en aprendizaje automático y ciencia de datos con una sólida trayectoria

Forma parte de una serie de cursos, lo que indica una cobertura completa y detallada

Requiere conocimientos previos, lo que podría ser una barrera para algunos estudiantes

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos with these activities:

Read "Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics" by John D. Kelleher, Brian Mac Namee, and Aoife D'Arcy.

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Gain a comprehensive understanding of machine learning fundamentals and their application in predictive data analytics.

View Ciencia de datos (MIT Press / Conocimientos... on Amazon

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Read the book thoroughly, taking notes and highlighting key concepts.
Summarize the main ideas of each chapter in your own words.
Apply the concepts you learn to practical examples.

Organize and review your course materials regularly.

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Enhance your understanding and retention of course concepts by organizing and reviewing your materials.

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Create a system for organizing your notes, assignments, and other course materials.
Review your materials regularly, focusing on key concepts and ideas.
Summarize the main points of each lecture or module in your own words.

Discuss ML concepts with peers

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Discussing ML concepts with peers can help you clarify your understanding and identify areas where you need further support.

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Find a study buddy or join a study group.
Choose a topic to discuss and prepare some questions.
Meet with your peers and discuss the topic.

12 other activities

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Complete practice problems for supervised learning.

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Reinforce your understanding of supervised learning concepts by solving practice problems.

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Identify a reliable source of practice problems.
Solve practice problems covering various supervised learning algorithms.
Analyze your solutions and identify areas for improvement.

Solve coding exercises on data manipulation in R.

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Strengthen your R skills and enhance your ability to manipulate data effectively.

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Find online coding platforms that offer R data manipulation exercises.
Practice solving coding exercises regularly.
Review your solutions and identify areas for improvement.

Learn about ML algorithms

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Guided tutorials can help you dig deeper into specific topics and better understand the theoretical foundations of ML.

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Identify ML algorithms that are relevant to your interests.
Find tutorials that explain these algorithms in a clear and concise way.
Work through the tutorials and take notes on the key concepts.

Learn about data pre-processing techniques

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Data pre-processing is a crucial step in ML and can significantly impact the performance of your models. Guided tutorials can help you master these techniques.

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Identify data pre-processing techniques that are relevant to your projects.
Find tutorials that explain these techniques in a clear and concise way.
Work through the tutorials and take notes on the key concepts.
Apply these techniques to your own datasets.

Follow a tutorial series on unsupervised learning techniques.

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Expand your knowledge of machine learning by exploring unsupervised learning techniques through guided tutorials.

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Identify a reputable online platform or resource that offers tutorials on unsupervised learning.
Follow the tutorials step-by-step, taking notes and experimenting with the code.
Apply what you learn to practical examples.

Participate in a study group with other students in the course.

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Enhance your understanding and engage with the course material through collaboration with peers.

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Form a study group with classmates.
Meet regularly to discuss course concepts, assignments, and projects.
Share your knowledge and perspectives with others.

Practise visualising data

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Visualisation is essential for understanding data and interpreting results. Completing practice drills will reinforce the skills you are developing in the course.

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Gather a dataset about a topic you find interesting.
Create visualisations of the data using different visualisation techniques.
Analyse the visualisations and write a summary of your findings.

Develop a machine learning model to predict customer churn.

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Enhance your practical skills by building a real-world machine learning model for customer churn prediction.

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Gather and preprocess customer data.
Select and train a suitable machine learning algorithm.
Evaluate the performance of your model.
Deploy the model for real-time predictions.

Build a simple ML model

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Building a simple ML model will help you apply the concepts you've learned in the course and see how ML works in practice.

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Choose a dataset that is suitable for your skill level.
Select an ML algorithm that is appropriate for the dataset.
Build and train the model using the chosen algorithm.
Evaluate the model's performance.

Start a personal ML project

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Starting a personal ML project can help you apply your skills to a real-world problem and build a portfolio.

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Identify a problem that you want to solve using ML.
Gather or create a dataset that is relevant to the problem.
Build and train models to address the problem.
Evaluate your models and iterate on your approach.
Create a report or presentation to showcase your project.

Develop a presentation on a specific machine learning algorithm.

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Enhance your understanding and communication skills by creating a presentation on a specific machine learning algorithm.

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Choose a machine learning algorithm to focus on.
Research the algorithm thoroughly, including its strengths, weaknesses, and applications.
Create presentation slides that outline the algorithm's key concepts and demonstrate its practical use.
Practice your presentation and seek feedback from others.

Participate in ML competitions

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Participating in ML competitions can push you to apply your skills in a challenging environment and learn from others.

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Identify ML competitions that align with your interests and skill level.
Form a team or work individually on a competition.
Build and train models to solve the competition tasks.
Submit your results and analyse your performance.

Career center

Learners who complete Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Analista de investigación de operaciones

Los analistas de investigación de operaciones utilizan técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas de optimización. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a analistas de investigación de operaciones. El curso también cubre habilidades esenciales como la optimización y la investigación de operaciones.

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Científico de datos

Los científicos de datos utilizan técnicas de aprendizaje automático para analizar datos y extraer información útil. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a científicos de datos. El curso también cubre habilidades esenciales como la preparación de datos, la visualización de datos y el uso del lenguaje de programación R, que son herramientas clave en el conjunto de herramientas de un científico de datos.

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Actuario

Los actuarios utilizan técnicas de aprendizaje automático para evaluar y gestionar riesgos. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a actuarios. El curso también cubre habilidades esenciales como la gestión de riesgos y la ciencia actuarial.

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Analista de Datos

Los analistas de datos utilizan técnicas de aprendizaje automático para identificar tendencias y patrones en los datos. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a analistas de datos. El curso también cubre habilidades esenciales como la preparación de datos, la visualización de datos y el uso del lenguaje de programación R, que son herramientas clave en el conjunto de herramientas de un analista de datos.

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Estadístico

Los estadísticos utilizan técnicas de aprendizaje automático para analizar datos y extraer información útil. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a estadísticos. El curso también cubre habilidades esenciales como la estadística y la probabilidad.

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Ingeniero biomédico

Los ingenieros biomédicos utilizan técnicas de aprendizaje automático para desarrollar dispositivos y sistemas médicos. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a ingenieros biomédicos. El curso también cubre habilidades esenciales como la ingeniería biomédica y la ciencia médica.

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Arquitecto de Datos

Los arquitectos de datos diseñan y desarrollan arquitecturas de datos. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, que se utiliza cada vez más para procesar y analizar datos. El curso también cubre habilidades esenciales como el diseño y la implementación de arquitecturas de datos.

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Ingeniero de Aprendizaje Automático

Los ingenieros de aprendizaje automático diseñan y desarrollan algoritmos de aprendizaje automático. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a ingenieros de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como el diseño y la implementación de algoritmos, así como la evaluación del rendimiento del modelo.

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Investigador de aprendizaje automático

Los investigadores de aprendizaje automático desarrollan nuevas técnicas y algoritmos de aprendizaje automático. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a investigadores de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como la investigación y el desarrollo de algoritmos, así como la publicación de resultados de investigación.

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Profesor de aprendizaje automático

Los profesores de aprendizaje automático enseñan conceptos y técnicas de aprendizaje automático a estudiantes universitarios. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a profesores de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como la pedagogía y el desarrollo del plan de estudios.

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Consultor de aprendizaje automático

Los consultores de aprendizaje automático ayudan a las empresas a implementar soluciones de aprendizaje automático. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a consultores de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como la consultoría y la gestión de proyectos.

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Gestor de productos de aprendizaje automático

Los gerentes de productos de aprendizaje automático gestionan el desarrollo y la implementación de productos de aprendizaje automático. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a gerentes de productos de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como la gestión de productos y el marketing.

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Especialista en inteligencia artificial

Los especialistas en inteligencia artificial diseñan y desarrollan sistemas de inteligencia artificial. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, que es un subcampo de la inteligencia artificial. El curso también cubre habilidades esenciales como el diseño y la implementación de sistemas de IA.

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Desarrollador de software de aprendizaje automático

Los desarrolladores de software de aprendizaje automático desarrollan e implementan software de aprendizaje automático. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a desarrolladores de software de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como el desarrollo de software y la ingeniería de sistemas.

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Gestor de proyectos de aprendizaje automático

Los gestores de proyectos de aprendizaje automático gestionan proyectos de aprendizaje automático. Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales del aprendizaje automático, lo que lo hace muy beneficioso para los aspirantes a gestores de proyectos de aprendizaje automático. El curso también cubre habilidades esenciales como la gestión de proyectos y la gestión de equipos.

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