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Machine learning es un nicho lucrativo en la industria de la ciencia de datos y hay más de una forma de hacer tu entrada. Algunos optaron por labrarse su lugar en el espacio de machine learning siguiendo la forma más tradicional: inscribirse en una universidad o instituto, mientras que otros podrían ir por un enfoque menos convencional. Y si te consideras parte del segundo grupo, nuestra descripción general de los cursos de machine learning de DataCamp está aquí para ayudarte.
Si no estás familiarizado con DataCamp, vamos a cambiar eso hoy. A modo de breve introducción, es una de las plataformas de aprendizaje en línea más grandes y mejor calificadas para la ciencia y el análisis de datos. Es conocida por sus cursos que cubren temas como Programación en Python, análisis de negocios, y machine learning para todos, desde completos principiantes a estudiantes avanzados.
Nuestro enfoque de hoy estará en la pista de aprendizaje Fundamentos del Machine Learning de DataCamp con Python. Cubriremos cada curso, uno por uno, en el orden que siguen en la pista. Sin embargo, tu viaje de aprendizaje no terminará ahí: También te mostraré algunos cursos que puedes tomar junto con la pista de aprendizaje para redondear tu conocimiento de machine learning.
Pero antes de llegar a eso, primero veamos por qué vale la pena tomar los cursos de machine learning de DataCamp.
Contenidos
- 1. ¿Por qué deberías elegir Machine Learning de DataCamp?
- 2. Primeros Pasos
- 2.1. Comprendiendo el Machine Learning (Inscríbete AQUÍ)
- 3. Fundamentos del Machine Learning con Python
- 3.1. Aprendizaje Supervisado con scikit-learn (Inscríbete AQUÍ)
- 3.2. Aprendizaje No Supervisado en Python (Inscríbete AQUÍ)
- 3.3. Clasificadores Lineales en Python (Inscríbete AQUÍ)
- 3.4. Introducción al Deep Learning en Python (Inscríbete AQUÍ)
- 4. Más Machine Learning de DataCamp, Más diversión
- 4.1. Machine Learning para Empresas (Inscríbete AQUÍ)
- 4.2. Machine Learning para Finanzas en Python (Inscríbase AQUÍ)
- 5. ¿Qué pasa con R?
- 5.1. Machine Learning en Tidyverse (Inscríbete AQUÍ)
- 5.2. Machine Learning para Marketing Analytics en R (Inscríbete AQUÍ)
- 6. Conclusiones
¿Por qué deberías elegir Machine Learning de DataCamp?
Quizás te estés preguntando:¿Qué hace que los cursos de Machine Learning de DataCamp se destaquen en comparación con otras plataformas de aprendizaje? Después de todo, con tantas opciones por ahí, ¿por qué es esta la mejor plataforma para comenzar tu aprendizaje de machine learning? Vamos a desentrañar esto desde dos lados: por qué debería elegir DataCamp y por qué vale la pena elegir Machine learning.
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Comenzaremos con la última pregunta. El machine learning ciertamente no es un campo nuevo en la ciencia de datos. Ha existido desde aproximadamente finales de la década de 1950, y el término en sí fue acuñado por el desarrollador Arthur L. Samuel que trabajó en algunos de los primeros programas de autoaprendizaje. Sin embargo, en los últimos años, el machine learning se ha vuelto cada vez más importante, todo gracias a las redes sociales.
Por supuesto, las plataformas como Facebook o TikTok no son la única razón por la que los expertos en machine learning tienen una alta demanda. Dado que este campo está estrechamente relacionado con la inteligencia artificial y el uso de algoritmos, es comprensible qué las plataformas de redes sociales suelan ser el centro de atención. Después de todo, el machine learning maneja el procesamiento continuo de grandes cantidades de datos, de los cuales las computadoras 'aprenden'.
¿Qué tan lucrativo es el machine learning, exactamente? Bueno, desde la perspectiva salarial, una posición junior puede llevarte a ganar más de $96,000 al año, mientras que los profesionales con más experiencia pueden ganar un salario promedio anual de $110,000!
Los ingenieros de machine learning son muy buscados por las empresas FAANG, Meta (la F de Facebook se ha mantenido en las siglas), Amazon, Apple, Netflix, y Google (o Alphabet). Estas empresas son famosas por su manejo de algoritmos de usuario e implementación de tecnología de IA.
Entonces, ¿Por qué elegir específicamente los cursos de machine learning de DataCamp? Bien, DataCamp es una de las plataformas mejor calificadas para estudiantes interesados en ciencia de datos y análisis de datos. Ofrece a sus usuarios más de 390 cursos, que van desde introducciones a los lenguajes de programación a herramientas de gestión de datos más avanzadas.
Además, con DataCamp, puedes acceder a cientos de proyectos y estudios de casos que utilizan datos del mundo real y brindan experiencia práctica que te permite poner a prueba tus habilidades tan pronto como las hayas adquirido. El proceso de aprendizaje se basa en los principios de gamificación, es interactivo, combina una amplia gama de contenido visual, e incluso utiliza mecánicas de obtención de XP (experiencia) para hacer las cosas más divertidas.
Y podemos hablar del precio incluso antes de comenzar con los cursos. El plan Gratis te otorga acceso a varios cursos completamente gratis, y puedes probar el primer capítulo de todos los demás cursos en el catálogo. Sin embargo, el plan Premium es donde realmente está el valor.
El plan Premium desbloquea todo el catálogo por $25/mes, que contiene más de 390 cursos, cada trayectoria profesional y de habilidades, proyectos, programas de preparación para el empleo, certificados, podría seguir pero hay algunas sorpresas para que las descubras por tu cuenta. Además, puedes encontrar algunos códigos especiales de descuento DataCamp aquí.
Entonces, ahora que estamos listos, veamos dónde comienza el viaje de machine learning de DataCamp.
Primeros Pasos
Para comenzar nuestra revisión de machine learning de DataCamp (aunque una 'visión general' es quizás más precisa) asumiré que no tienes experiencia previa en este campo. Si la tienes, puedes omitir esta sección y saltar hacia la sección Skill Track. Sin embargo, vale la pena quedarse, ya que nuestro primer curso podría ayudarte a familiarizarte más con el funcionamiento de DataCamp.
Antes de entrar en detalles, si planeas trabajar con R o Python, si lo usarás para investigación científica o análisis financiero, etc.? Necesitas una sólida introducción al campo y sus conceptos principales. Este primer curso de machine learning de DataCamp está configurado para hacer precisamente eso.
Comprendiendo el Machine Learning (Inscríbete AQUÍ)
- Ofrecido por: Lis Sulmont, Hadrien Lacroix y Sara Billen
- Duración: 2 horas
- Precio: GRATIS
- Certificado: Sí
- Nivel: Principiante
- ¿Donde aplicar? AQUÍ
El machine learning puede parecer intimidante al principio, especialmente si la programación no es lo tuyo. Sin embargo, la falta de habilidades de programación no es algo que impida aprender más sobre este campo si estás interesado en él. Incluso si terminas decidiendo que no es para ti, vale la pena considerar este curso de Machine learning de DataCamp para principiantes.
Comprendiendo el Machine learning es un curso de dos horas sin código que cubre los fundamentos de este campo de la ciencia de datos. Su objetivo no es enseñarte cómo hacer las tareas técnicas, de eso se tratará la ruta de habilidades Fundamentos de Machine learning de DataCamp con Python. Este curso, por otro lado, se asegura de responder todas las preguntas que puedas tener sobre el machine learning.
El curso consta de tres capítulos:
- ¿Qué es el machine learning? Este capítulo te proporciona la definición de machine learning. Aprenderás en qué se diferencia el machine learning del aprendizaje de IA, cuál es la jerga esencial de la industria y qué mitos rodean este campo. También tendrás la oportunidad de trabajar en la creación de un modelo de machine learning simple;
- Modelos de machine learning: cubrirá los principios del machine learning supervisado y no supervisado y qué estrategias requieren los dos. También verá cómo funciona la evaluación del desempeño y cómo puedes usar la retroalimentación para mejorar tus modelos de aprendizaje;
- Deep Learning: en el capítulo final, se le presentará el concepto de deep learning. Cubrirá brevemente cómo funcionan las redes neuronales y verá dos de los casos de uso más comunes para el deep learning: la visión de máquina y el procesamiento del lenguaje natural.
Una vez que termines el curso, tendrás una buena comprensión de toda la terminología esencial relacionada con el machine learning. Serás guiado por un trío de instructores: Lis Sulmont, Hadrien Lacroix y Sara Billen.
Dos de los instructores son parte del equipo de DataCamp: Lacroix es el administrador del plan de estudios y Billen es una científico de datos, mientras que Sulmont es la administradora del programa de contenido en la plataforma de aprendizaje de idiomas Duolingo. Entonces, ellos están más que capacitados de lo que podrían necesitar los estudiantes en línea y cómo se utilizan los sistemas de machine learning en la práctica.
Y aquí hay un regalo para ti: ¡el curso Comprendiendo el machine learning es gratis! Por lo tanto, si aún no estás listo para comprometerte con la ruta de habilidades completa, puede terminar este curso y ver por sí mismo si el machine learning es el campo adecuado para usted.
Tu ruta de aprendizaje de machine learning de DataCamp puede comenzar hoy: y no necesitas ser programador para empezar. ¡Así que regístrate y comienza!
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Fundamentos del Machine Learning con Python
Las pistas de habilidades y carreras son quizás una de las funciones más fáciles de aprender que DataCamp tiene. Comenzar con la programación, la gestión de datos y el desarrollo de otras habilidades puede ser abrumador. Entonces, para simplificar las cosas, DataCamp ha organizado una serie de rutas de carreras (Skill Tracks) y habilidades para ayudarte a encontrar el camino correcto hacia el desarrollo profesional y personal.
Uno de esos caminos es la skill track Fundamentos del machine learning de DataCamp con Python. Este programa de cuatro cursos te ayudará a adquirir las habilidades de programación fundamentales que todo ingeniero de machine learning debe saber al ingresar al mercado laboral. Tomará al menos 16 horas dominar el desarrollo de modelos de machine learning utilizando la biblioteca scikit-learn de Python.
Echemos un vistazo a los cursos disponibles en esta ruta de habilidades de Python de machine learning de DataCamp.
Aprendizaje Supervisado con scikit-learn (Inscríbete AQUÍ)
- Ofrecido por: George Boorman
- Duración: 4 horas
- Precio: $25/mes
- Certificado: Sí
- Nivel: Principiante
- ¿Dónde aplicar? AQUÍ
Si bien puedes comprender los principios y la terminología relacionados con el campo sin haber escrito una sola línea de código en su vida anterior, al final del día, este campo requiere una amplia comprensión de los lenguajes de programación: específicamente Python y R. En este caso, nos centraremos en los cursos de Python de machine learning de DataCamp.
Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el mundo, por lo que, naturalmente, existen numerosas bibliotecas para que las utilice. scikit-learn (siempre se escribe en minúsculas) se encuentra entre las opciones más populares para los ingenieros de machine learning. Es un software de código abierto que presenta todas las herramientas que necesitará, desde algoritmos de agrupación de datos básicos hasta avanzados.
El curso de Aprendizaje Supervisado con scikit-learn presentará la biblioteca y te mostrará cómo puedes aprovechar los recursos disponibles. En las cuatro horas que te tomará completar este curso, trabajarás con bases de datos del mundo real y obtendrás una muestra de cómo los profesionales manejan el machine learning.
Los cuatro cursos son:
- Clasificación: aprenderás sobre problemas de clasificación y cómo se utiliza el aprendizaje supervisado para resolverlos. Su primera tarea práctica consistirá en determinar el estado de abandono de una empresa de telecomunicaciones;
- Regresión: Conocerás el concepto de regresión y cómo se usa para crear modelos de aprendizaje que se usan para predecir valores de ventas. Trabajarás con dos tipos de regresión: lineal y regularizada;
- Ajustando tu modelo: Tus modelos manejarán grandes cantidades de datos, por lo que debes entrenarlos para filtrar todo lo que sea innecesario. Este capítulo te enseñará cómo evaluar modelos de machine learning y utilizar herramientas de visualización para el análisis de rendimiento;
- Preprocesamiento y Canalizaciones: No siempre tendrás todos los datos que necesitas. Por lo tanto, es mejor aprender desde el principio cómo manejar los valores faltantes. En el capítulo final de este curso, aprenderás los elementos esenciales para optimizar tu flujo de trabajo, desde el escalado de datos hasta la evaluación simultánea de varios modelos de aprendizaje supervisado a la vez.
Esencialmente, después de completar este curso, podrás hacer algunas cositas. Para empezar, sabrás cómo navegar por scikit-learn y utilizar los recursos de administración de modelos correctos. También sabrás cómo manejar los propios modelos y ajustarlos en función de tus propios requisitos.
El curso es impartido por George Boorman, quien es el Gerente de Currículo de Análisis y Ciencia de Datos de DataCamp. Boorman ha trabajado con la gestión de datos en varios campos, incluida la salud y la investigación aplicada, por lo que todo lo que aprendas se basará en la experiencia real.
Para completar este curso y empezar con tu aprendizaje de Fundamentos del Machine Learning de DataCamp con Python, debes suscribirte al plan DataCamp Premium. Por solo $25 al mes, tendrás acceso al catálogo completo de cursos, así como a una amplia gama de otros recursos valiosos.
Aprendizaje No Supervisado en Python (Inscríbete AQUÍ)
- Ofrecido por: Benjamin Wilson
- Duración: 4 horas
- Precio: $25/mes
- Certificado: Sí
- Nivel: Principiante
- ¿Dónde aplicar? AQUÍ
¿Machine learning supervisado? Sí. Naturalmente, está la otra cara de la moneda que deberíamos revisar ahora: machine learning no supervisado. La diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado es que el primero se configura para predecir patrones, mientras que el segundo se usa para descubrir nuevos patrones ocultos utilizando datos no etiquetados.
El curso Aprendizaje no supervisado en Python te ayudará a entender cómo funciona esto. Una vez que realices este curso de cuatro horas, aprenderás una amplia gama de actividades de gestión de modelos: con conjuntos de datos sin etiquetar, verás cómo agrupar, extraer, visualizar y transformar nuevos datos. Completarás los siguientes cuatro capítulos:
- Agrupación para la exploración de conjuntos de datos
- Visualización con clustering jerárquico y t-SNE
- Descorrelación de sus datos y reducción de dimensiones
- Descubrir características interpretables
Los nombres pueden parecer complejos a primera vista, pero en realidad todo es mucho más fácil de lo que temes. En el primer capítulo, aprenderá cómo puedes encontrar clústeres en sus conjuntos de datos y evaluarlos. A continuación, probarás dos técnicas de visualización de datos: agrupación jerárquica y t-SNE.
El Capítulo 3 explora formas de llevar a cabo técnicas de reducción de dimensiones. Esto se hace para resumir sus conjuntos de datos al descubrir los patrones entre ellos. Finalmente, trabajarás con una técnica específica de reducción de dimensiones, factorización de matriz no negativa (NMF), para expresar tus muestras como varias combinaciones.
A medida que aprendes, trabajarás con ejemplos que usan datos del mundo real para obtener una experiencia práctica fácil con la administración de datos sin supervisión. Estos datos son proporcionados por el instructor, Benjamin Wilson. Un especialista en machine learning con un doctorado en matemáticas, además de director de investigación en lateral.io. Aporta su destreza académica y profesional al curso.
Si estás siguiendo las skill track en orden, no necesito recordarte esto. Sin embargo, si deseas centrarte únicamente en el aprendizaje sin supervisión, el plan DataCamp Premium de $25/mes es la clave para acceder a cada capítulo y una vez que haya terminado, podrás reclamar el certificado de finalización. Entonces, ¡adelante y comienza!
Clasificadores Lineales en Python (Inscríbete AQUÍ)
- Ofrecido por: Mike Gelbart
- Duración: 4 horas
- Precio: $25/mes
- Certificado: Sí
- Nivel: Intermedio
- ¿Dónde aplicar? AQUÍ
Los clasificadores lineales son modelos que se utilizan a menudo en el machine learning para predecir los valores de una determinada categoría dentro de una línea (por ejemplo, el eje x). Son una parte fundamental de los algoritmos de machine learning, ya que se pueden entrenar y ajustar con herramientas específicas. Para ayudarte a aprender cómo manejar clasificadores lineales, DataCamp ofrece el curso Clasificadores lineales en Python.
Una vez más, trabajará con scikit-learn. Al comenzar este curso, tendrás un repaso rápido para ponerte al día y prepararte para el siguiente paso en tu aprendizaje. El curso Clasificadores Lineales en Python tiene una duración de cuatro horas y consta de cuatro capítulos:
- Aplicación de regresión logística y SVM: Cubrirá los fundamentos del uso de regresiones logísticas cada vez que encuentres problemas de clasificación. También se presentarán el concepto de Máquinas de Vectores de Soporte (SVM);
- Funciones de pérdida: En este capítulo, cubrirás el marco de trabajo de la regresión logística y las máquinas de vectores de soporte. También aprenderás a implementar regresiones logísticas;
- Regresión logística: Observarás más de cerca las regresiones logísticas. Este capítulo se centra en la interpretación y las probabilidades de los resultados del modelo;
- Máquinas de vectores de soporte: Finalmente, aprenderás más sobre las máquinas de vectores de soporte. Verá qué hiperparámetros contienen y cómo puede ajustarlos según sus necesidades.
Al final de este curso, podrás aplicar con confianza clasificadores lineales a tus modelos de machine learning y ajustarlos de acuerdo con tu propia investigación de datos. El curso y sus tareas fueron desarrollados por Mike Gelbart, quien enseña en la Universidad de British Columbia. Durante sus propios estudios, Gelbart se centró en la optimización de hiperparámetros para el machine learning.
Si estás listo para comenzar a tomar el curso Clasificadores lineales en Python. Por supuesto, no olvides echar un vistazo a nuestros códigos descuento DataCamp aquí. Lleva tus algoritmos al siguiente nivel agregando regresión logística y máquinas de vectores de soporte a tu conjunto de herramientas de machine learning.
Introducción al Deep Learning en Python (Inscríbete AQUÍ)
- Ofrecido por: Dan Becker
- Duración: 4 horas
- Precio: $25/mes
- Certificado: Sí
- Nivel: Principiante
- ¿Dónde aplicar? AQUÍ
Para ser un poco parcial, si tuviera que escribir una revisión de machine learning de DataCamp basada solo en los títulos de los cursos, esta sin duda se destacaría comoel mejor. Redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural, visión de máquina. Esto suena cada vez más como una peli de ciencia ficción.
Si tienes tanta curiosidad por el deep learning como yo, ¿por qué no echas un vistazo al curso final sobre los fundamentos del machine learning de DataCamp con la ruta de habilidades de Python? Introducción al Deep Learning en Python?
Este curso te enseñará todo lo que necesitas saber sobre esta rama secundaria del machine learning. El deep learning se usa ampliamente en nichos como la robótica, la inteligencia artificial y el antes mencionada procesamiento del lenguaje natural, y los ingenieros de deep learning calificados tienen una gran demanda. Entonces, tomar este curso funcionará a tu favor.
Este curso de cuatro horas cubre cuatro capítulos:
- Conceptos básicos del deep learning y las redes neuronales
- Optimización de una red neuronal con propagación hacia atrás
- Creación de modelos de deep learning con Keras
- Puesta a punto de los modelos de Keras
Al principio, aprenderás el concepto de deep learning y lo que abarca. Aunque es un campo difícil, no te abrumarás demasiado, el curso es apto para principiantes y actúa como punto de partida para varias otras pistas de habilidades de deep learning.
Una vez que hayas creado su primera red neuronal simple, pasarás a la optimización. Se te presentará la mecánica de la propagación hacia atrás y verás cómo funciona en la práctica. Tu aprendizaje involucra la biblioteca Keras, que es una API de deep learning de código abierto para Python. Finalmente, verás cómo puedes optimizar tus modelos de deep learning utilizando las herramientas disponibles en Keras.
Si bien este curso no te convertirá en un experto en deep learning en un día, establecerás una base sólida. Puedes estar seguro de que los recursos y la experiencia práctica que obtendrás con este curso son de alta calidad: su instructor, Dan Becker, es colaborador de la biblioteca de Keras y lleva años trabajando en el campo del deep learning.
A estas alturas, ya conoces el proceso. DataCamp Premium puede abrirte las puertas al mundo del deep learning. Simplemente regístrate y comienza el curso Introducción al deep learning en Python hoy!
Más Machine Learning de DataCamp, Más diversión
¡Felicidades! ¡Completaste con éxito los fundamentos de machine learning de DataCamp con la ruta de habilidades de Python y obtuviste tu declaración de logros! Ahora, puedes comenzar a trabajar en tu cartera y prepararse para el mercado laboral.
Sin embargo, si estás interesado en un tema más especializado: digamos, finanzas o marketing. Tengo dos cursos más que puedes completar para ampliar aún más tus habilidades. Los cursos Machine Learning de DataCamp para Empresas y Machine Learning para Finanzas en Python.
Machine Learning para Empresas (Inscríbete AQUÍ)
- Ofrecido por: Karolis Urbanas
- Duración: 2 horas
- Precio: $25/mes
- Certificado: Sí
- Nivel: Principiante
- ¿Dónde aplicar? AQUÍ
¿Eres dueño de un negocio? ¿Quieres saber cómo puedes mejorar el rendimiento de tu negocio empleando el machine learning? Entonces ¡el curso machine learning para empresas es lo que buscas!
Este curso no es tan intensivo técnicamente como algunos de los otros cursos de Python para Machine Learning de DataCamp que hemos discutido hasta ahora. El objetivo es presentarte los conceptos de machine learning y cómo se pueden utilizar para ayudarte a responder preguntas comerciales esenciales.
Además, saber cuándo evitar el uso del machine learning puede ser igual de importante para asegurarse de que tus procesos no estén desordenados y se mantengan optimizados. En dos horas, cubrirás estos cuatro capítulos:
- Casos de uso de datos y Machine learning: encontrarás una introducción básica a la terminología clave y ejemplos relacionados con el machine learning;
- Tipos de machine learning: aprenderás las diferencias entre los diferentes tipos y subtipos de machine learning, así como qué tipo de modelos se utilizan;
- Requisitos comerciales y diseño de modelos: recibirás algunos consejos para determinar cuáles son tus requisitos comerciales y qué oportunidades de machine learning ofrece la empresa;
- Gestión de proyectos de machine learning: verá el flujo de la gestión de proyectos de machine learning, incluidos los casos de uso positivos y negativos.
Una vez que complete el curso, podrá sacar conclusiones y decidir si el machine learning es adecuado para su empresa y, de ser así, qué tipos de modelos podría necesitar. El curso es impartido por Karolis Urbonas, Jefe del equipo de Machine Learning and Science en Amazon Web Services.
Entonces, si implementar el machine learning es relevante para ti y tu negocio, compra tu suscripción a DataCamp Premium y ve al curso Machine Learning para Empresas
Machine Learning para Finanzas en Python (Inscríbase AQUÍ)
- Ofrecido por: Nathan George
- Duración: 4 horas
- Precio: $25/mes
- Certificado: Sí
- Nivel: Intermedio
- ¿Dónde aplicar? AQUÍ
Y así, hemos llegado a nuestro último curso de Python de machine learning de DataCamp. Si eres un trader o si los mercados bursátiles simplemente te interesan, entonces esta será una elección valiosa. ¿Está listo para poner a prueba todas sus habilidades hasta ahora y trabajar con árboles de decisión, redes neuronales y modelos lineales?
El curso Machine Learning de DataCamp para Finanzas en Python está aquí para ayudarte a expandir sus habilidades técnicas en el sector financiero. En solo cuatro horas, verá cómo puedes usar algoritmos de machine learning en tus conjuntos de datos para crear modelos de predicción de mercado.
En este curso, cubrirá cuatro capítulos:
- Preparación de datos y un modelo lineal: aprenderás sobre los casos de uso del machine learning en finanzas y desarrollarás tu primer modelo de machine learning lineal;
- Métodos de árbol de machine learning: se te presentarán modelos basados en árboles para la predicción del valor de mercado futuro;
- Redes neuronales y KNN: aprenderá sobre los procesos de escalado de datos y verá cómo se utiliza KNN para predecir valores futuros;
- Machine learning con Teoría de Portafolio Moderna: Trabajará con la Teoría de Portafolio Moderna (MPT, por sus siglas en inglés) y utilizarás el machine learning para predecir valores y evaluar estas predicciones.
Ten en cuenta que Machine Learning para Finanzas en Python es un curso intermedio. Su instructor es Nathan George, profesor asistente de ciencia de datos en la Universidad Regis. George también usa redes neuronales para hacer predicciones de los mercados tradicionales y de criptomonedas.
Entonces, si estás listo para un desafío, Machine Learning para Finanzas en Python podría ser uno que quieras recoger. ¡Simplemente regístrate en DataCamp Premium y comienza a aprender hoy!
¿Qué pasa con R?
Si bien esta reseña/guía de cursos de machine learning de DataCamp se ha centrado en los cursos basados en Python, tampoco me he olvidado de los programadores de R. Ya sea que saltes directamente a esta sección o también te intereses en los cursos de Python, te presentaré rápidamente dos cursos que son compatibles si planeas usar el machine learning con R en el campo del marketing.
Machine Learning en Tidyverse (Inscríbete AQUÍ)
- Ofrecido por: Dmitry Gorenshteyn
- Duración: 5 horas
- Precio: $25/mes
- Certificado: Sí
- Nivel: Intermedio
- ¿Dónde aplicar? AQUÍ
Similar a cómo los programadores de Python usan scikit-learn, Tidyverse es una colección de paquetes de código abierto para useRs (el término que es usado para describir a los programadores de R). Sigue los principios de tidy data, algo que es básico en la gestión de proyectos de machine learning.
El curso Machine Learning de DataCamp en Tidyverse presentará esta colección y cómo puede usar las herramientas disponibles para generar modelos de machine learning, explorar resultados y evaluar el rendimiento general. Los dos paquetes principales que necesitarás para este curso son tidyr y purr.
El curso de cinco horas cubre en sus cuatro capítulos lo siguiente:
- Fundamentos del machine learning "tidy" u “ordenado”
- Múltiples modelos con escoba (broom models)
- Crear, ajustar y evaluar modelos de regresión
- Crear, ajustar y evaluar modelos de clasificación
En el transcurso de cada capítulo, aprenderá cómo utilizar el flujo de trabajo de columna de lista (LCW) para optimizar el trabajo con múltiples modelos y cómo se puede usar el paquete de escoba para manejar los atributos de varios modelos a la vez. También intentará construir una regresión (bosque lineal y aleatorio) y modelos de clasificación.
Una vez que hayas completado las tareas, sabrá cómo evaluar con precisión tus modelos y medir su rendimiento utilizando R. Su instructor, Dmitriy Gorenshteyn, es el Científico de Datos Principal en el Centro de Cáncer Memorial Sloan Kettering. Se especializa en el desarrollo de modelos predictivos para mejorar la atención al paciente y tiene un Ph.D. en Biología Cuantitativa y Computacional.
Si planeas hacer ingeniería usando R, el curso Machine Learning de DataCamp en Tidyverse es una gran opción para ti. Todo lo que necesita para acceder a él en su totalidad es el Plan Premium.
- Fácil de usar
- Ofrece contenido de calidad
- Muy transparente con sus precios
- Certificados de completitud gratis
- Enfocado en habilidades de ciencia de datos
- Horario de aprendizaje flexible
- Diseño simple (sin información innecesaria)
- Cursos de alta calidad (incluso los gratuitos)
- Variedad de funciones
- Programas Nanodegree
- Ideal para empresas
- Certificados de pago al finalizar
- Bien establecido en la industria
- Una amplia gama de funciones a elegir
- Cursos de nivel universitario
- Cursos de nivel universitario
- Ideal para empresas
- Certificados de terminación de pago
Machine Learning para Marketing Analytics en R (Inscríbete AQUÍ)
- Ofrecido por: Verena Pflieger
- Duración: 4 horas
- Precio: $25/mes
- Certificado: Sí
- Nivel: Intermedio
- ¿Dónde aplicar? AQUÍ
Ya hemos analizado algunas de las posibilidades de nicho con los cursos DataCamp Machine Learning para Finanzas in Python y para Marketing in Python, así que, también dedicaremos algo de tiempo a un nicho similar que los programadores de R pueden aprovechar, el curso machine learning para análisis de marketing en R.
Este curso te introducirá a los modelos estadísticos que podrás utilizar para manejar grandes cantidades de datos y dar soporte a la toma de decisiones en el departamento de Marketing de tu empresa.
Este curso de machine learning de DataCamp para R le llevará 4 horas y consta de 4 capítulos:
- Modelado del valor del tiempo de vida del cliente con regresión lineal: aprenderás a evaluar el valor del tiempo de vida del cliente (CLV) y usar la regresión lineal. También aprenderás sobre la importancia general de CLV y cómo puede ayudarte a optimizar tus estrategias comerciales;
- Regresión logística para la prevención de abandonos: "abandono" es un evento cuando un cliente deja el negocio. Naturalmente, como vendedor, deseas evitar la mayor cantidad de abandonos posible. Este capítulo te enseñará cómo puedes utilizar modelos de machine learning para dirigir y retener a tus valiosos clientes;
- Modelado del tiempo de reordenación con análisis de supervivencia: el viaje de un cliente puede continuar hasta su próxima compra o terminar inesperadamente lo abandona. En este capítulo, aprenderás el concepto de análisis de supervivencia y cómo funciona. También trabajarás con suposiciones de modelos para determinar la capacidad de supervivencia de tus valiosos clientes;
- Reducción de la dimensionalidad con análisis de componentes principales: el último capítulo se centra en optimizar la gestión de las relaciones con los clientes (CRM). Verás cómo se usar el análisis de componentes principales (PCA) para ordenar y reducir los datos a un número óptimo de variables y qué componentes principales son relevantes.
Este curso te ayudará a trabajar tanto en sus habilidades de programación en R como de marketing, ya que obtendrás experiencia práctica trabajando en tareas para desarrollar una estrategia comercial hipotética. Tener estas habilidades puede ayudarte a mejorar tu desempeño en el mercado, retener a clientes actuales e incluso atraer nuevos.
Tu instructora para este curso de Machine learning de DataCamp es Verena Pflieger, científica de datos en INWT Statistics. Está particularmente enfocada en la gestión de las relaciones con los clientes y el valor de por vida del cliente. El curso contiene algo de su inestimable experiencia de campo.
¿La idea de mejorar el departamento de marketing con algunas habilidades de machine learning fácilmente disponibles despierta tu interés? Entonces regístrate en el curso de Datacamp Machine Learning para Análisis de Marketing en R hoy!
¿Sabías qué?
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Conclusiones
Hemos cubierto toda la gama de cursos de machine learning de DataCamp: desde la información central que no requiere programación hasta el conjunto de habilidades ideal para los desarrolladores de Python e incluso algunas recomendaciones para aquellos ingenieros de datos que prefieren trabajar con R. Entonces, hagamos un resumen rápido.
El machine learning es un campo lucrativo que tiene una gran importancia en el panorama actual de Internet. Desde el comercio hasta las redes sociales, los datos están en todas partes y se pueden usar para desarrollar algoritmos, crear predicciones y simplemente probar sus modelos de machine learning. Y los cursos de Python y R de machine learning de DataCamp son un excelente lugar para que comience a aprender todo sobre el tema.
Desde el skill track Fundamentos del machine learning de DataCamp con Python hasta Machine Learning para Marketing Analytics en R, hay mucho para elegir. No olvides que puedes encontrar códigos de descuento y ofertas especiales para DataCamp aquí.
¡Así que tome sus bases de datos, prepare su modelo de machine learning y diviértase!
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