CURSO DE MACHINE LEARNING
¡Qué bueno verte por acá! Si lo que buscas es explorar y aprender sobre Machine Learning, aquí hallarás todo lo que necesitas.
Este es un curso 100% gratuito, en español, y con los elementos necesarios para que obtengas conocimientos desde nivel básico hasta avanzado en algoritmos de aprendizaje automático, tanto en los aspectos teóricos como en los prácticos: hallarás descripciones de los conceptos, prácticas con código ejecutable en lenguaje de programación Python, y definiciones de sus bases matemáticas, todo de acuerdo al rumbo que decidas tomar: aprendizaje meramente superficial, programación de algoritmos de inteligencia artificial, y/o dominio completo del machine learning desde sus raíces matemáticas para investigación científica.
TEMARIO DEL CURSO
Los temas abordados comprenden los principales tipos de machine learning, sus algoritmos más relevantes para la industria y el ámbito científico, e introducciones a tópicos relacionados a la ciencia de datos.
Temario a grandes rasgos:
- Introducción al machine learning.
- Conjuntos de datos y preprocesamiento.
- Aprendizaje supervisado.
- Aprendizaje no supervisado.
- Tópicos avanzandos en ciencia de datos.
ELEMENTOS DEL CURSO
A lo largo de los recorridos encontrarás secciones específicamente definidas dentro de cada tema presentado, de forma que hallarás organizados todos los recursos pertinentes para una formación integral alineada a tus objetivos de aprendizaje. En cada lección estarán considerados los siguientes cuatro bloques principales:
- Explicaciones generales.
- Códigos de programación ejecutables.
- Definiciones matemáticas.
- Pruebas de conocimiento.
A excepción de la primera, y dependiendo de cuál sea tu meta, el bloque de matemáticas puede ser opcional. Sin embargo, te recomiendo explorar todo aspecto propuesto en las lecciones, sobre todo si lo que buscas es dominar los temas como especialista de alto rango en machine learning.
Las actividades propuestas en este curso incluyen, en la gran mayoría de los casos, información real recabada de fuentes confiables (siempre propiamente citadas), y su abordaje está basado en problemáticas que enfrentan empresas de diversos ramos, así como situaciones suscitadas en ámbitos académicos.
A continuación, encontrarás una descripción de cada uno de los cuatro componentes antes mencionados.
Explicaciones generales
Como su nombre lo indica, estos apartados comprenden las partes más generales y descriptivas de tu comprensión del tema, es decir, los conceptos y ejemplos sin adentrarnos en detalles muy técnicos, o formalizaciones matemáticas. Es importante resaltar que siempre será recomendable enarbolar un pensamiento matemático subyacente ante cualquier nuevo aprendizaje dentro de este ramo, ya que, nos agrade o no, el machine learning, y en general toda la ciencia de datos, tienen su fundamento en las matemáticas. Al iniciar una sección de este o cualquier otro tipo aquí descrito, hallarás su correspondiente ícono (en este caso, un pergamino).
Códigos de programación ejecutables
Estos elementos son de suma importancia si lo que buscas es experimentar el funcionamiento de los algoritmos que irás conociendo durante tus recorridos, ¡son tu primer acercamiento a las iracundas batallas del machine learning! Estas secciones te redirigen hacia un espacio de trabajo en Google Colab, en el que podrás ejecutar y explorar los códigos a tu gusto, con instrucciones detalladas.
Nota: a pesar de que este curso pretende mostrarse 100% en idioma español, las variables en los códigos serán escritas en inglés, debido a que lo más común y práctico es hallar y expresar comandos en este idioma, (y con la intención de familiarizar al lector con la terminología en dicho idioma).
Nota 2: los códigos aumentarán su complejidad conforme se avance en el curso, procurando preparar al aprendiz en evaluar y escribir código de alta calidad para ciencia de datos.
Bases matemáticas
Estas secciones son, sin duda, las que requieren mayor carga de conocimientos previos y disciplina, pero al mismo tiempo las que te aportarán la edificación de una sabiduría más completa de la anatomía de casi cualquier tema en este ámbito. Las matemáticas te darán una visión elemental del funcionamiento de todo modelo artefacto del machine learning y la ciencia de datos. Son bloques que te recomiendo atender si lo que buscas es convertirte en un/a hechicero/a de avanzada categoría. En los tramos en los que hagamos estas revisiones, hallarás las definiciones formales, así como ejemplos e ilustraciones que te ayudarán a entender de pies a cabeza todo aspecto presentado.
Pruebas de conocimiento
A lo largo de cada tema encontrarás algunas breves encuestas que contendrán una o más preguntas de la información presentada hasta ese tramo de la travesía. Estos te mostrarán si tu respuesta fue correcta o incorrecta, una breve explicación, y cuál es el promedio del puntaje de todos aquellos que hayan realizado la prueba.
Si tienes dudas sobre cuáles son los prerrequisitos para aprender de estos apartados, la primer exploración de este curso los describe con detalle. Podrás acceder a esta información al final de esta página.
Ahora que conoces la estructura base de las lecciones, te mostraré algunos elementos adicionales que aportarán soporte a lo largo de tus travesías.
INDICADORES
Dentro de cada lección también hallarás otro tipo de objetos que ayudarán a enriquecer y/o preparar tu aprendizaje, como es el caso del indicador de dificultad, y un breve resumen ilustrativo sobre las habilidades o herramientas a considerar antes de dar inicio a las expediciones, cuyo fin es darte un señalamiento de los posibles conocimientos que debes considerar para la comprensión efectiva del tema.
ÍNDICE Y BIBLIOGRAFÍA
Para que tu navegación a través del curso sea de lo más intuitiva y ordenada, tienes a tu disposición un índice con todas las lecciones propuestas, tanto aquellas que forman parte de la ruta sugerida, como las opcionales, cuya misión es sumar conocimientos de valor.
Además, pongo a tu disposición toda la bibliografía utilizada, la cual será actualizada en caso de ser añadido contenido nuevo.
LABORATORIO
También tendrás un espacio en el que podrás poner en práctica los conocimientos que vayas adquiriendo en el camino. En el laboratorio encontrarás todos los códigos ejecutables del curso, entre otros que pertenecen a diversos tópicos de ciencia de datos.
GLOSARIO
Por último, en caso de necesitar hacer una rápida consulta de algún concepto visto, podrás disponer de un glosario con todos los términos presentes en el curso.
BITÁCORA DE AVANCES Y ACTUALIZACIONES
Es importante resaltar que este curso está sometido a constantes mejoras y actualizaciones, por lo que se pueden introducir nuevos elementos que pueden enriquecer tu aprendizaje conforme estás avanzando, así como actualizaciones del contenido ya añadido.
Puedes ser informado de cada cambio realizado suscribiéndote a mi boletín informativo:
Un punto a resaltar sobre esta travesía es que no te debes preocupar sobre sondear los misterios del machine learning de forma solitaria. Tendrás acompañantes que estarán interactuando y realizando preguntas que sumarán dinamismo a cada uno de tus encuentros. Puedes conocerlos en la sección de personajes:
¡TODO LISTO!
Esto es todo lo que necesitas saber para emprender tu aventura, no dudes de que esta odisea está elaborada con sumo esfuerzo para que obtengas satisfactoriamente toda la gama de conocimientos fundamentales para convertirte en un experto en el área. Puedes dejarme algún comentario, duda, o sugerencia en la página de contacto, en el footer (al final de cada página), o en la sección de comentarios de cada lección.
Demos inicio sin titubear a tu primera exploración.
