Netflix conoce tus gustos cinematográficos mejor que tú mismo. Esta capacidad proviene del machine learning, una tecnología que permite a las computadoras aprender por sí solas. Los sistemas analizan información y mejoran sus respuestas automáticamente. No necesitan instrucciones específicas para cada tarea nueva.
Piensa en cómo funciona: muestras miles de fotografías a una computadora. Gradualmente aprende a reconocer rostros sin ayuda humana. Los algoritmos procesan datos de entrada y ajustan sus comportamientos. Cada resultado mejora las predicciones futuras del sistema.
Tu correo electrónico filtra spam usando esta misma tecnología. El sistema estudia patrones en mensajes anteriores y identifica amenazas. Esta capacidad de resolver tareas complejas hace único al machine learning. Puede diagnosticar enfermedades, predecir tráfico o encontrar patrones invisibles.
El Curso de Machine Learning para Ciencia de Datos de Harvard
Harvard University ofrece este curso de machine learning para ciencia de datos completamente gratuito.
La plataforma edX hospeda el contenido con acceso ilimitado y flexible. Puedes aprender a aplicar algoritmos de aprendizaje automático a datos reales. El contenido abarca desde conceptos básicos hasta implementaciones avanzadas.
Los profesionales de múltiples áreas se benefician de esta formación. Ingenieros, médicos, economistas y especialistas en marketing encuentran aplicaciones inmediatas. No requieres experiencia previa en machine learning para comenzar. Sin embargo, conocimientos básicos de estadística y álgebra facilitan el aprendizaje.
El profesor Rafael Irizarry dirige la instrucción desde Harvard. Su experiencia en bioestadística y ciencia de datos garantiza contenido actualizado. Las explicaciones son claras y los ejemplos provienen de casos reales. Este instructor ha formado a miles de profesionales exitosos.
Aprenderás conceptos fundamentales del aprendizaje automático supervisado y no supervisado. Los modelos de regresión y clasificación te permitirán hacer predicciones precisas. También dominarás técnicas para evaluar el rendimiento de tus modelos.
Temas principales incluyen:
- Fundamentos del machine learning y sus aplicaciones
- Modelos lineales, logísticos y árboles de decisión
- Técnicas de validación cruzada y prevención de sobreajuste
- Reducción de dimensiones usando análisis de componentes principales
Herramientas que utilizarás:
- Lenguaje de programación R para análisis de datos
- Paquetes especializados como caret, dplyr y ggplot2
- Conjuntos de datos reales de medicina, economía y tecnología
- Proyectos prácticos que puedes incluir en tu portafolio
El curso forma parte del certificado profesional en Ciencia de Datos de HarvardX. La modalidad online te permite estudiar según tu horario disponible. Los materiales incluyen videos, lecturas y ejercicios interactivos. También accedes a foros de discusión con estudiantes globales.
Cómo Inscribirse
La inscripción es completamente gratuita a través de edX.
