Machine Learning forma parte de la inteligencia artificial, involucra a aquellos ordenadores capaces de entender cómo realizar diversas tareas sin estar específicamente programados para ello. En otras palabras, es el estudio de los algoritmos informáticos que pueden mejorar automáticamente al realizar diversas tareas.
El machine learning está fuertemente relacionado a otros estudios, como la estadística computacional, optimización matemática, minería de datos, análisis de datos de aprendizaje no supervisado, análisis predictivo y muchos otros campos. Dicho esto, al buscar cursos MIT Machine Learning, es posible que te encuentres con estos campos. No hace falta decir que, deberías consultarlos para comprenderlos en profundidad.
Ahora bien, hoy echaremos un vistazo a los cursos MIT Machine Learning más recomendables. A continuación, te mostraré los cursos online que cubriremos:
- Programa MicroMasters® en Estadística y Ciencia de Datos
- Machine Learning con Python: Desde Modelos Lineales hasta Deep Learning
- Machine Learning para la Salud
- Probabilidad e Inferencia Informática
- Ciencia de Datos Colaborativa para la Salud
- Análisis de Datos: Modelos Estadísticos y Cálculo en Aplicaciones
- Fundamentos de Estadística
Antes de cubrir los mejores cursos MIT, analizaremos las principales razones por las que deberías elegir estos cursos online.
Contenidos
- 1. Cursos MIT Machine Learning: ¿Por qué Estudiar en el MIT a Través de Cursos Online?
- 2. Programa MicroMasters® en Estadística y Ciencia de Datos (Inscríbete AQUÍ)
- 3. Machine Learning con Python: Desde Modelos Lineales hasta Deep Learning (Inscríbete AQUÍ)
- 4. Machine Learning para la Salud (Inscríbete AQUÍ)
- 5. Probabilidad e Inferencia Informática (Inscríbete AQUÍ)
- 6. Ciencia de Datos Colaborativa para la Salud (Inscríbete AQUÍ)
- 7. Análisis de Datos: Modelos Estadísticos y Cálculo en Aplicaciones (Inscríbete AHORA)
- 8. Fundamentos de Estadística (Inscríbete AQUÍ)
- 9. ¿Por qué elegir edX?
- 10. Conclusión
Cursos MIT Machine Learning: ¿Por qué Estudiar en el MIT a Través de Cursos Online?
El Machine Learning (aprendizaje automático) puede ayudar a las personas a crear los algoritmos necesarios más fácilmente cuando se trata de tareas más complicadas. Esto se debe a que la máquina es capaz de desarrollar su propio algoritmo.
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Ahora bien, existen múltiples enfoques del aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje supervisado, no supervisado, de refuerzo, entre otros. Para entender mejor cada uno de estos enfoques, es importante elegir los mejores cursos online MIT Machine Learning.
Está claro que cuando se trata de machine learning, una institución de educación tradicional no es tu única opción, de hecho, puedes encontrar los cursos MIT mejor valorados en Internet.
El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) se fundó en 1861 y está situado en Cambridge, Massachusetts. No hace falta decir que es una de las instituciones más prestigiosas de las que muchos jóvenes quieren formar parte. Entre investigadores, ex alumnos y miembros del profesorado del MIT, hay 97 premios Nobel, 26 ganadores del premio Turing y 8 medallistas Fields.
Aunque el MIT es una increíble institución de enseñanza superior, su tasa de aceptación es sólo del 6,7%. Esta es la primera razón para elegir los cursos online del MIT. Las clases online son accesibles para, literalmente, todo el mundo, siempre que se disponga de un ordenador con acceso a Internet. No hay necesidad de demostrar tus conocimientos en el campo, realizar pruebas difíciles, etc., simplemente puedes elegir un curso y comenzar a estudiar en el MIT.
Además, no tienes que preocuparte por la falta de experiencia o conocimientos, porque los cursos MIT son adecuados para casi todo el mundo, incluidos principiantes, estudiantes de nivel intermedio y avanzados. Por supuesto, los expertos también pueden inscribirse si quieren refrescar sus conocimientos en un campo específico.
Otra razón para elegir los cursos MIT Machine Learning, recae en el precio. Estudiar en el MIT cuesta unos $70.000 USD al año, sin embargo, los cursos online son mucho más asequibles. De hecho, podrás inscribirte en los cursos MIT mejor valorados a través de edX de forma completamente GRATIS, sin cargos ocultos.
Además, la educación tradicional requiere mucho tiempo libre. Esto tiene que ver no sólo con el hecho de tener que seguir un horario estricto, sino también con el hecho de tener que conducir para ir y volver de las clases. En cambio, cuando se trata de los cursos online, en la mayoría de los casos puedes estudiar a tu propio ritmo. Esto significa que NO tienes que ajustar tu horario, simplemente inscribirte en las clases cuando encuentres el tiempo. Además, ten en cuenta que puedes aprender desde la comodidad de tu casa.
Indudablemente elegir los cursos MIT Machine Learning es la mejor opción. Ahora que hemos aclarado este tema, ¡Echemos un vistazo a las opciones mejor valoradas!
Programa MicroMasters® en Estadística y Ciencia de Datos (Inscríbete AQUÍ)
- Platforma: edX
- Duración: 1 Año 2 Meses
- Precio: GRATIS
- Certificado: $79
- Nivel: Introductorio
- Aplicar AQUÍ
La primera opción que me gustaría discutir no es particularmente un curso, es incluso mejor. El Micromasters en Estadística y Ciencia de Datos ofrecido por el Instituto Tecnológico de Massachusetts te proporcionará los conocimientos más detallados en Estadística de ML y Ciencia de Datos. Todos estos campos están muy relacionados, por lo que tener conocimientos en todos ellos podría brindarte posibilidades increíbles.
El programa consta de 5 cursos a nivel de posgrado, incluyendo Probabilidad, La Ciencia de la Incertidumbre y los Datos; Fundamentos de Estadística; Machine Learning con Python desde Modelos Lineales hasta Machine Learning; Examen Capstone en Estadística y Ciencia de Datos. Además, tendrás que seleccionar uno de los siguientes cursos: Análisis de Datos en Ciencias Sociales - Evaluación de sus conocimientos, o Análisis de Datos: Modelos Estadísticos y Cálculo en Aplicaciones. Dado que cada uno de estos cursos es muy recomendable, hoy hablaremos sobre algunos de ellos.
Ahora bien, como se trata de un programa extenso, deberías ser capaz de completarlo en 1 año y 2 meses dedicando al menos unas 10-14 horas por semana. Aunque es bastante flexible, los exámenes y diversas tareas tienen plazos específicos que deberás seguir. Actualmente, el programa cuesta $1.350 USD. Dado que obtendrás conocimientos valiosos que pueden aplicarse en situaciones reales, este programa vale completamente el precio.
En este curso MIT contarás con múltiples instructores, entre los que se encuentran Regina Barzilay, Eren Can Kizildag, Dimitri Bertsekas y Esther Duflo, entre otros. Todos ellos trabajan en el MIT y tienen experiencia en Machine Learning, Inteligencia Artificial y otros campos similares. No hace falta decir que te proporcionarán una experiencia de aprendizaje de gran calidad.
Después de completar el Programa MicroMasters® en Estadística y Ciencia de Datos, habrás aprendido lo siguiente:
- Los fundamentos del ML, la estadística y la ciencia de datos.
- La capacidad de realizar analizar Big Data y hacer predicciones basadas en datos a través de la modelización probabilística y la inferencia estadística.
- La capacidad de extraer información significativa para la toma de decisiones mediante la identificación y el despliegue de metodologías y modelos adecuados.
- Obtendrás los conocimientos necesarios para iniciar una carrera en ciencia de datos, análisis de datos, ingeniería de datos y otros campos similares.
- Desarrollarás algoritmos de machine learning para extraer información importante de lo que en un principio parecen datos no estructurados.
Hay mucho que estudiar, así que ¿Por qué no empezar AHORA?
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Machine Learning con Python: Desde Modelos Lineales hasta Deep Learning (Inscríbete AQUÍ)
- Platforma: edX
- Duración: 15 Semanas
- Precio: GRATIS
- Certificado: $300
- Nivel: Avanzado
- Aplicar AQUÍ
"Machine Learning con Python: Desde Modelos Lineales hasta Deep Learning" es uno de los cursos MIT más populares, con más de 100.000 estudiantes inscritos. Este forma parte del programa MicroMasters del que hablamos antes.
El curso te proporcionará una introducción al Machine Learning, incluidos los modelos lineales, Deep Learning y el aprendizaje por refuerzo. Incluye no solo conocimientos teóricos sino también experiencia práctica. Lo que es importante tener en cuenta, sin embargo, este curso se recomienda para estudiantes avanzados, lo que significa que deberás tener al menos conocimiento en el campo.
Ahora bien, el curso de Machine Learning con Python debería tomarte alrededor de 15 semanas para completarlo si dedicas al menos unas 10-14 horas por semana. Aunque es bastante extenso y requerirá de tu tiempo, definitivamente vale la pena. Una vez que completes este curso, recibirás un certificado profesional del MIT.
Este certificado es oficial y está verificado, lo que significa que puedes utilizarlo para conseguir una mejor oferta laboral. Además, puedes compartirlo fácilmente con los empleadores, añadirlo a tu currículum y a tu portafolio, así como conseguir una explosión de motivación. Aunque puedes inscribirte en este curso de forma totalmente gratuita, el certificado actualmente cuesta $300 USD.
Este curso se compone de múltiples lecciones y algunos proyectos. Las lecciones cubren temas como la clasificación lineal, separabilidad, el algoritmo de percepción, deep learning, repropagación, redes neuronales recurrentes, modelos generativos, y mucho más. Los proyectos incluyen Aprendizaje por Refuerzo, Reconocimiento de Dígitos con Redes Neuronales, y Analizador de Revisión Automática.
En "Machine Learning con Python", tendrás 3 instructores: Regina Barzilay, Tommi Jaakkola, y Karene Chu. Todos ellos tienen conocimientos en Informática, Machine Learning, Inteligencia Artificial y otros campos similares.
En este curso, obtendrás valiosos conocimientos. Entre ellos:
- Los principios en los que se basan los problemas del ML, incluyendo la regresión, clasificación, agrupación y el aprendizaje por refuerzo.
- La capacidad de analizar y poner en práctica diversos modelos, como máquinas kernel, modelos lineales, redes neuronales y otros.
- Implementar y organizar varios proyectos de ML, desde el principio hasta el final.
- Saber elegir los modelos adecuados para las diferentes aplicaciones.
Cuando se trata de este curso, tienes 2 opciones diferentes: tomar este curso por separado o inscribirte en el programa MicroMasters y tomar no sólo éste, sino también otros múltiples cursos que te proporcionarán conocimientos adicionales sobre Machine Learning.
Machine Learning para la Salud (Inscríbete AQUÍ)
- Platforma: edX
- Duración: 15 Semanas
- Precio: GRATIS
- Certificado: $49
- Nivel: Avanzado
- Aplicar AQUÍ
Probablemente sepas que el machine learning y la inteligencia artificial se utilizan a menudo en el ámbito de la salud. De eso trata exactamente este curso Machine Learning para la Salud.
Machine Learning para la Salud, cubrirá todos los fundamentos relacionados con el aprendizaje automático para la salud. Tendrás la oportunidad de estudiar a través de material teórico, pero también trabajarás en proyectos de Python para obtener experiencia práctica.
Este curso se considera adecuado para estudiantes avanzados, sin embargo, no es necesario que tengas mucha experiencia ya que empezarás con lo básico. También es importante mencionar que es un curso dirigido por un instructor, lo que significa que tendrás que cumplir con un horario para aprender todo lo que necesitas saber. Por esta misma razón, este curso es muy recomendable para los empleados que ya están trabajando en este campo, pero que quieren profundizar sus conocimientos.
Este curso online consta básicamente de 6 partes. Necesitará unas 2-3 semanas para completar cada una de ellas. Las clases incluyen Overview of Clinical Care & Data, ML for Risk Stratification & Diagnosis, Human Factors, entre otros.
En general, explorarás todos los aspectos del ML, cómo se puede utilizar para mejorar los resultados de los pacientes, cómo utilizarlo para la estratificación del riesgo y el diagnóstico, el modelado de la progresión de la enfermedad, la medicina de precisión, etc.
Este curso será impartido por 3 instructores, entre ellos David Sontag, Peter Szolovits y Zachary Strasser. Además, tendrás la oportunidad de participar en lecciones junto a otros médicos y trabajar con datos clínicos reales.
Este curso te enseñará:
- Cómo puede utilizarse el aprendizaje automático para comprender la enfermedad y su progresión, las aplicaciones clínicas específicas y la estratificación del riesgo.
- Análisis e implementación de modos de predicción supervisada, análisis de interpretabilidad e inferencia causal a partir de datos clínicos.
- Comprenderás las series temporales fisiológicas, el texto clínico y los datos de imagen.
- Aunque se trata de un solo curso, definitivamente hay mucho que cubrir aquí.
Probabilidad e Inferencia Informática (Inscríbete AQUÍ)
- Platforma: edX
- Duración: 12 Semanas
- Precio: GRATIS
- Certificado: $49
- Nivel Intermedio
- Aplicar AQUÍ
El curso Probabilidad e Inferencia Informática es adecuado para todos aquellos que quieran crear programas informáticos para hacer predicciones. El curso se enfoca sobre todo en el análisis probabilístico y la interferencia que se utilizan para reconocer qué correos electrónicos son spam, qué tipo de resultados de Google proporcionarte, incluso ayudan a los vehículos autónomos a navegar en su entorno. Dicho esto, el análisis probabilístico y la interferencia se utilizan en todas partes.
Hablando de la duración de este curso, deberías ser capaz de completarlo en 12 semanas dedicando al menos unas 4-6 horas por semana. Es más, puedes empezar a aprender completamente GRATIS, a menos que quieras obtener un certificado profesional una vez terminado el curso. Si este es el caso, te costará $49 USD, lo cual es muy asequible.
Para inscribirse en este curso, se recomienda tener conocimientos de programación en Python, entender el cálculo y conocer la notación matemática (esta habilidad puede ser muy útil a la hora de aprender).
Este curso incluye múltiples clases que cubren temas como la incorporación de observaciones, introducción a la inferencia y la estructura en las distribuciones, las expectativas y la conducción al infinito en el modelado de la incertidumbre, entre otros.
En este curso, tendrás 4 instructores: George H. Chen (Postdoc en el MIT en Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación), Polina Golland (Profesora de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en el MIT), Gregory W. Wornell (Profesor de Ingeniería en el MIT), y Lizhong Zheng (Profesor en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en el MIT). Todos los instructores están altamente cualificados y tienen experiencia.
Estos son los conocimientos que obtendrás después de completado este curso:
- La capacidad de modelar problemas reales cuando se trata de inferencia probabilística.
- Saber qué algoritmos se utilizan para la predicción y la inferencia.
- Comprender los modelos gráficos que se utilizan como estructura de datos para representar distribuciones de probabilidad.
- Conocer la teoría básica de la probabilidad discreta.
Si este curso te parece demasiado avanzado, se recomienda comenzar con un programa Micromasters el cual te explicará todo desde el principio.
Ciencia de Datos Colaborativa para la Salud (Inscríbete AQUÍ)
- Platforma: edX
- Duración: 12 Semanas
- Precio: GRATIS
- Certificado: $49
- Nivel: Avanzado
- Aplicar AQUÍ
Ciencia de Datos Colaborativa para la Salud es adecuado para aquellas personas de nivel avanzado y se recomienda sobre todo a los proveedores de servicios sanitarios, informáticos y otros especialistas que tienen como objetivo mejorar la salud mediante la recopilación de datos y el análisis de la atención al paciente.
El curso no está dirigido a personas con cero conocimientos de programación. Hablando de requisitos, deberías tener algo de experiencia con R, Python o SQL. Sin embargo, si estás tomando este curso junto con un equipo de informáticos, entonces deberías estar bien sin conocimientos de programación.
Este es uno de esos cursos MIT Machine Learning que consta de 3 partes principales. La primera, cubrirá los fundamentos, incluyendo la explicación de lo que es la ciencia de los datos, cómo ha cambiado a lo largo de los años y los retos a los que se enfrenta la gente en este campo. En la segunda parte, se tratarán varios términos y procesos, como la definición de la cohorte de pacientes, la preparación de los datos, los datos que faltan, el ruido frente a los valores atípicos, y mucho más. La última parte es el taller, lo que significa que pondrás todo en práctica.
Como he mencionado anteriormente, este tipo de cursos MIT Machine Learning se recomiendan para estudiantes avanzados. Por otra parte, te tomará alrededor de 14 semanas completarlo dedicando al menos 2-3 horas por semana. Además, puedes empezar a aprender completamente GRATIS, sin embargo, si decides obtener un certificado, te costará $49 USD. Adquirir una certificación no es obligatorio, pero dado que se puede añadir fácilmente a tu CV con el fin de demostrar tus habilidades, vale completamente la pena.
Una vez que hayas completado este curso, habrás adquirido los siguientes conocimientos:
- Comprenderás cómo los principios de la ciencia de datos pueden aplicarse al ámbito de la salud.
- Serás capaz de realizar análisis de historias clínicas.
- Comprenderás cómo aplicar la IA y el ML en el ámbito de la salud.
Incluso si no estás seguro de tener suficientes conocimientos para poder seguir este curso, puedes probarlo completamente GRATIS.
Análisis de Datos: Modelos Estadísticos y Cálculo en Aplicaciones (Inscríbete AHORA)
- Platforma: edX
- Duración: 15 Semanas
- Precio: GRATIS
- Certificado $300
- Nivel: Avanzado
- Aplicar AQUÍ
Análisis de Datos: Modelos Estadísticos y Cálculo en Aplicaciones, es un curso que forma parte del Programa de Micromasters en Estadística y Ciencia de Datos del Instituto Tecnológico de Massachusetts, del que ya hablamos al principio. Sin embargo, vale la pena consultarlo por separado.
Este curso es bastante intensivo, ya que abarcará diversas herramientas estadísticas y computacionales, modelos comunes y métodos que ayudan a analizar datos específicos. Además, obtendrás experiencia práctica al analizar un conjunto de datos reales.
Ahora bien, el curso tiene una duración de 15 semanas, sin embargo, para poder completarlo en este tiempo, necesitarás dedicar al menos unas 10-15 horas por semana. Dicho esto, una vez que decidas inscribirte en este curso MIT, tendrás que poner mucho esfuerzo en el aprendizaje.
Si estás un poco indeciso y no estás seguro de que esta sea una opción adecuada para ti, puedes empezar a aprender de forma gratuita. De hecho, puedes completar este curso completamente gratis si no necesitas un certificado. La certificación, sin embargo, es un poco costosa: $300 USD. Sin embargo, sabiendo que está verificado y acreditado, podría ayudarte a conseguir una mejor oferta laboral.
El curso consta de 2 módulos:
- Reseña: Estadística, Correlación, Regresión, Gradient Descent
- Genómica y datos de alta dimensión
Tras completar este curso de Análisis de Datos, aprenderás cómo analizar redes y a describir la importancia de los nodos utilizando medidas de centralidad, así como a aplicarlo a redes criminales. También sabrás cómo realizar análisis estadísticos sobre datos reales, comunicar los resultados del análisis de forma eficaz y adquirir otras habilidades y conocimientos valiosos que podrás aplicar en situaciones reales.
Fundamentos de Estadística (Inscríbete AQUÍ)
- Platforma: edX
- Duración: 18 Semanas
- Precio: GRATIS
- Certificado: $300
- Nivel: Avanzado
- Aplicar AQUÍ
Fundamentos de Estadística, el último curso que quiero presentar, forma parte del Programa de Micromasters en Estadística y Ciencia de Datos que ofrece el Instituto Tecnológico de Massachusetts. En este curso, te enfocarás sobre todo en los principios que sustentan la inferencia estadística: estimación, predicción y pruebas de hipótesis.
Este curso es uno de los más populares, pues ya se han inscrito casi 100.000 estudiantes. También es el más adecuado para estudiantes más avanzados que tienen experiencia previa en vectores y matrices, probabilidad y cálculo. El curso mejorará no solo tus habilidades estadísticas sino también tus conocimientos en aprendizaje automático, ciencia de datos, inteligencia artificial y matemáticas.
Cuando se trata de los cursos MIT Machine Learning que forman parte del Micromasters en Estadística y Ciencia de Datos, Fundamentos de Estadística es uno de los más detallados. El curso tiene una duración de alrededor de 18 semanas dedicando al menos 10-14 horas por semana, tendrás que atenerte a un horario cuando se trata de pruebas y tareas.
Ahora bien, aunque tengas la oportunidad de inscribirte en este curso completamente GRATIS, es definitivamente recomendable que también adquieras un certificado. Como ya se ha mencionado, los certificados de edX son oficiales y verificados, por lo que son muy valiosos a la hora de buscar nuevas oportunidades laborales.
Echemos un vistazo a las habilidades y conocimientos que adquirirás después de terminado este curso:
- Utilizar métodos de momentos y de máxima verosimilitud para crear estimadores.
- Cómo utilizar los intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis.
- Encontrar el modelo más adecuado para realizar una prueba.
- Utilizar modelos lineales, no lineales y lineales generalizados para hacer predicciones.
- Utilice el análisis de componentes principales (PCA) para realizar la reducción de dimensiones.
Aprenderás mucho más en este curso, sólo he destacado los puntos principales.
¿Por qué elegir edX?
Como ya sabes, todos los cursos MIT Machine Learning más recomendados son ofrecidos por edX. edX es conocido como uno de los principales proveedores MOOC asociado con múltiples instituciones de educación superior. Sin embargo, esta no es la única razón para elegir esta plataforma, existen múltiples factores que entran en juego.
Ahora bien, permítanme presentarles las razones más significativas para elegir edX.
Razón #1: Certificaciones Verificadas y Acreditadas.
edX es una de las pocas plataformas de aprendizaje online que ofrece certificados acreditados por el Instituto Tecnológico de Massachusetts. Como probablemente ya sepas, la mayoría de los proveedores MOOC ofrecen certificaciones, sin embargo, no están acreditadas, lo que significa que no son tan valoradas entre los empleadores. No hace falta decir que esta es una de las características excepcionales de edX.
Razón #2: Aprender a través de las principales universidades e instituciones de enseñanza superior.
El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) no es la única institución con la que edX se asocia, también puedes encontrar cursos de primera categoría ofrecidos por la Universidad de Harvard, Universidad de California, Universidad de Brown, Universidad de Oxford, Universidad de Cambridge y muchas otras universidades e instituciones importantes. No hace falta decir que una de las principales razones para elegir edX es que puedes estar seguro de obtener una educación de la más alta calidad.
Razón #3: Aprender de expertos.
Dado que edX se asocia con múltiples universidades de prestigio y otras instituciones de educación superior, aprenderás de los expertos en su campo. Si eliges los cursos MIT Machine Learning que edX proporciona, podrás experimentar lo que es ser un verdadero estudiante del Instituto Tecnológico de Massachusetts. Además, si eliges un programa de ML, podrás recibir feedback de los instructores, evaluaciones de tus tareas, etc.
Razón #4: Aprender a tu propio ritmo.
Lo sorprendente de edX, es que, NO tienes que seguir un horario, puedes aprender fácilmente a tu propio ritmo. Los cursos de edX, son completamente flexibles, sin embargo, si eliges un programa, tendrás plazos específicos para entregar las tareas. Esto hará que toda la experiencia de aprendizaje sea aún más emocionante.
Razón #5: Elige entre cursos gratuitos y muy asequibles.
La última razón para elegir los cursos MIT Machine Learning es que son muy asequibles. De hecho, la mayoría de ellos son completamente GRATIS. Sin embargo, hay algunas cosas por las que tendrás que pagar. Esto incluye algunos cursos que son parte de un programa, y un certificado de finalización.
En resumen, edX es una de las mejores plataformas que ofrecen cursos MIT, así que no hay lugar para la duda, simplemente elige un curso y empieza a aprender.
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Conclusión
Los cursos MIT Machine Learning son cada vez más populares, ya que este estudio se utiliza ampliamente en nuestra vida cotidiana. Es una parte de la inteligencia artificial y está fuertemente relacionada con la estadística computacional, optimización matemática, minería de datos, análisis de datos de aprendizaje no supervisado, análisis predictivo y otros estudios similares.
Encontrar los cursos MIT Machine Learning más valiosos no siempre es fácil, por ello es mejor elegir opciones ofrecidas por instituciones y universidades de confianza. Por esta misma razón, hoy cubrimos los cursos MIT más populares.
Apuesto a que ya has encontrado el curso que se ajusta a tus necesidades, sin embargo, puedes revisar una vez más las opciones de las que hablamos si esto te ayuda a tomar una decisión más inteligente:
- Programa MicroMasters® en Estadística y Ciencia de Datos
- Machine Learning con Python: Desde Modelos Lineales hasta Deep Learning
- Machine Learning para la Salud
- Probabilidad e Inferencia Informática
- Ciencia de Datos Colaborativa para la Salud
- Análisis de Datos: Modelos Estadísticos y Cálculo en Aplicaciones
- Fundamentos de Estadística
Estos cursos MIT Machine Learning están considerados como los mejores. Múltiples comentarios de los estudiantes pueden confirmarlo. Así que ahora que tienes tantas opciones para elegir, debes aprovechar al máximo tu experiencia de aprendizaje.
Referencias Científicas
Acerca de los artículos de Expertos y Analistas
