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Pictured are a couple of students from cohorte 6 in SF collaborating

Programas avanzados

Machine Learning


Innovar en un campo apasionante

Creado sobre la base de los contenidos de desarrollo de software Full-Stack, el currículo de Machine Learning de Holberton enseña los fundamentos de un campo de estudio emergente y emocionante que tiene implicaciones en casi todas las industrias.

Los participantes pueden continuar su sólida base en Python y aprender a construir modelos complejos de Machine Learning utilizando Numpy, Tensorflow y Keras para aplicaciones del mundo real.

Al final de sus estudios, los participantes desarrollarán un proyecto de Machine Learning de su elección que lanzarán, construirán y presentarán a profesionales de la industria.

Si bien el Machine Learning ha existido durante décadas, es solo en los últimos años que realmente ha ganado fuerza. Es una industria extremadamente acelerada, con investigaciones revolucionaria que se publica cada año. Como el Machine Learning es uno de los principales impulsores de la cuarta revolución industrial, involucrarse ahora significa la posibilidad de moldear e influir en la sociedad del mañana.

Pictured are students from cohorte 8 in San Francisco collaborating with each other during a Peer Learning Day
Pictured is a Peer Learning Day with cohorte 8 in SF

Supervisado / no supervisado / refuerzo

El plan de estudios de Machine Learning comienza con los fundamentos de las redes neuronales y el aprendizaje supervisado profundo utilizando la biblioteca Numpy de Python3. Comenzando con perceptrones y redes neuronales de una sola capa, los participantes trabajan para construir la propagación hacia adelante y hacia atrás de las redes neuronales profundas, convolucionales y recurrentes desde cero.

Luego, con su habilidad en los fundamentos del aprendizaje profundo, los participantes son introducidos a los marcos de Tensorflow y Keras en los que pueden construir arquitecturas profundas cada vez más complejas para aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural y visión artificial.

Los participantes desarrollan su conocimiento del aprendizaje profundo al sumergirse en el ámbito del aprendizaje no supervisado. En este subtema, los participantes descubren cómo hacer inferencias a partir de conjuntos de datos donde se desconoce el resultado. Después de conocer los conceptos de reducción de dimensionalidad y agrupamiento, los participantes pueden aplicar sus conocimientos a aplicaciones tales como análisis de mercado, sistemas de recomendación, investigación biológica y más. Para completar la trifecta del Machine Learning, los participantes profundizan en las teorías detrás del aprendizaje de refuerzo profundo y cómo usarlas para aplicaciones de la vida real, como la conducción autónoma y los agentes de juego.

Dado que los datos son la columna vertebral de todo el Machine Learning , nuestro plan de estudios no estaría completo sin el estudio de la recopilación y gestión de datos. Los participantes aprenden sobre las bases de datos SQL y NOSQL, cómo definir y etiquetar los conjuntos de datos y evitando el sesgo humano, y cómo administrar conjuntos de datos a gran escala con Pandas, Hadoop y Google Cloud Platform.

Nuestro plan de estudios está en constante evolución para centrarse en las tendencias actuales, asegurando que los participantes aprendan lo que es relevante y puedan evolucionar con la creciente industria. Para facilitar la capacidad de los participantes para mantenerse al día con una industria tan acelerada, también se les pide a los participantes que lean varios artículos de revistas todas las semanas e implementen estas arquitecturas, asegurando que puedan continuar sus estudios a lo largo de sus carreras.

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Múltiples oportunidades

A medida que aumenta la accesibilidad y la prevalencia del aprendizaje automático, más industrias adoptarán formas de utilizar esta tecnología.

El aprendizaje automático es una industria en rápida evolución con posibilidades interesantes. Muchas empresas de tecnología, como Amazon, Google, Apple, Facebook, Microsoft y Sony se están expandiendo en el espacio y las compañías de una amplia gama de industrias también están explorando el potencial del Machine Learning.

Carrera y Crecimiento Profesional

Utilizando lo que los participantes han aprendido durante el período anterior, ahora tienen la oportunidad y el apoyo para encontrar una oportunidad profesional para obtener experiencia práctica. En el mundo tecnológico de hoy, no es suficiente ser bueno en habilidades técnicas, también es importante ser un comunicador claro.

Impulsamos a nuestros participantes a trabajar en sus habilidades para hablar en público, a publicar artículos en blogs de comunidades de tecnología en línea, y a hablar en conferencias y reuniones. Los participantes desarrollarán confianza al participar en entrevistas técnicas y charlas, así como en presentaciones y en la consolidación de los conocimientos a través de eventos y talleres para complementar los conocimientos de los participantes. Experimenta una exposición única ante oradores invitados, herramientas de desarrollo avanzadas y temas culturales relevantes en la industria de la tecnología que solo se encuentran en Holberton School.

Pictured are students from cohorte 6 in San Francisco collaborating with each other

Asesores profesionales

Nuestros asesores profesionales son la columna vertebral de Holberton. Proporcionan comentarios sobre nuestro plan de estudios, son recurso para nuestros participantes y una fuente inagotable de conocimiento sobre las tecnologías y los marcos más actuales.

Asesores profesionales

Gregory Renard

Gregory Renard

Chief AI Officer

Deon Nicholas

Deon Nicholas

Founder

Clement Renault

Clement Renault

Co-Founder

Especialízate en el futuro

No te adelantes a la curva, establece la curva. Nuestras diferentes rutas de programa avanzado te preparan para los empleos más demandados hoy en dia y los empleos aún por inventar del mañana.

Pictured is a student from cohorte 6 in San Francisco

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