La pista de Data Science te da la secuencia adecuada y no veo ninguna razón para dejar de lado. Así que tienes (7) cursos frente a “Aprendizaje práctico de máquinas”. Los considero bastante útiles, para la perspectiva “R”.
Para mis objetivos personales con respecto al Aprendizaje automático, también realicé la pista de Data Mining , en Coursera, ya que quería un enfoque más académico de las ideas y algoritmos sobre los cuales se construye el Aprendizaje automático.
Siento que el “Aprendizaje práctico de máquina”, como parte de la pista de Data Science iba a ser más “centrado en la programación”, y realmente quería un enfoque de “espectro completo”, algo más que las (4) semanas que componen ese curso (en Coursera), y algo que empleó Python, así como “R”.
Con ese objetivo, he seleccionado un par de libros (a los que llegaré este otoño):
- ¿Quién ha conseguido su diploma en línea?
- ¿Cuál es el software de creación de e-learning más profesional con los precios más baratos del mundo?
- ¿Cuántas personas prefieren ver videoconferencias en línea para comprender mejor los conceptos y el tema de sus estudios universitarios (cualquier campo)?
- ¿Qué es mejor Coursera o edX?
- ¿Puedo acercarme a las facultades de Codificación de Ninjas sin conexión incluso cuando me haya inscrito en su curso en línea?
- Aprendizaje profundo (Computación adaptativa y serie de aprendizaje automático): Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville: 9780262035613: Amazon.com: Libros
- https://www.amazon.com/Advanced-…
- https://www.amazon.com/Practical…
- https://www.amazon.com/Building-…
Antes de los MOOC, realicé mi autoestudio exclusivamente a través de libros y artículos, construyendo prototipos y simulaciones cuando fue apropiado. La ventaja de esto es una mayor flexibilidad en la forma en que uso mi tiempo. Por ejemplo, ya estaba estudiando Redes neuronales y Visión artificial a principios de los noventa. Esto fue un poco demasiado pronto, considerando el poder de cómputo y los conjuntos de datos disponibles. Hoy en día, esos problemas están prácticamente eliminados.
Me gustan mucho los MOOC, pero mi trabajo y mis viajes a veces pueden interferir para mantener el ritmo. La ventaja de MOOC es el ritmo exigente, que asegura que usted obtenga el material de manera oportuna, y la opción de un certificado, que pone “algo de piel en el juego” para asegurarse de que lo consiga.
Personalmente, creo que tengo una experiencia suficiente en Data Mining y Data Science para tomar Machine Learning a un ritmo más relajado y cumplir con el objetivo de contenido más amplio que tengo. Eventualmente tomaré Data Science – Machine Learning para obtener ese certificado. Y probablemente también tome el curso de Andrew Ng, si tengo tiempo. Estas son las metas para el próximo año, después de que haya terminado con los libros que he seleccionado hasta ahora. No me importa volver a visitar el mismo material o cualquier superposición. Quiero poder enseñar Aprendizaje automático, en caso de que se presente la oportunidad, y utilizarlo en un par de proyectos.