├── Nivel Avanzado └── README.md ├── Nivel Básico └── README.md ├── Nivel Intermedio └── README.md └── README.md /Nivel Avanzado/README.md: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/DataScienceResearchPeru/MachineLearning/7c599d838736b2b781ff6e33818e1014946d805c/Nivel Avanzado/README.md -------------------------------------------------------------------------------- /Nivel Básico/README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # MACHINE LEARNING 2 | 3 | ### La comunidad de Data Science Research Perú ha elaborado un índice para poder aprender Machine Learning de manera autodidacta desde el nivel básico hasta nivel avanzado en diferentes lenguajes de programación. 4 | 5 | > Este repositorio contiene un listado de hipervínculos asociados a plataformas que presentan cursos MOOC. Estos cursos están divididos. 6 | 7 | ## Motivación 8 | 9 | > Queremos ofrecer un sitio donde se encuentren actualizados los recursos donde podamos aprender Machine Learning. De esta manera generamos una curva de aprendizaje más corta. Así mismo, este repositorio sirve como un medio de motivación para quienes no conocen y tampoco saben por dónde empezar. 10 | 11 | ## Contribuciones 12 | 13 | > Todas las personas se encuentran invitadas a agregar nuevos links de sitios donde podamos aprender más acerca de este tema. Entre más recursos tengamos y actualizados tengamos los links, mejor. 14 | 15 | ## Conocimientos previos 16 | 17 | > Inglés: Necesitas saber este idioma o en su defecto deberás usar subtítulos si la plataforma te lo permite. 18 | > Estadística: Necesitas tener conceptos muy básicos, igual lo explicarán. 19 | 20 | > Muchas ganas de aprender 21 | > Lenguajes de programación: 22 | > - Python 23 | > - R 24 | > - C++ 25 | 26 | # Listado 27 | ## Cursos 28 | ### Basicos 29 | > ### En Python 30 | > * [Free] [Básico] [Inglés] [Udacity: Intro to Machine Learning](https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud120) 31 | > * [Free] [Básico] [Inglés] [EdX: Machine Learning Fundamentals](https://www.edx.org/es/course/machine-learning-fundamentals) 32 | > * [Free] [Básico] [Inglés] [Coursera: Machine Learning](https://www.coursera.org/learn/machine-learning) 33 | > * [Free] [Básico] [Inglés] [Oxford: Machine Learning: 2014-2015](https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/) 34 | > * [Free] [Básico] [Inglés] [Caltech: Learning From Data (Introductory Machine Learnig](https://www.edx.org/course/learning-data-introductory-machine-caltechx-cs1156x) 35 | > * [Free] [Básico] [Inglés] [PythonProgramming: Practical Machine Learning Tutorial with Python Introduction](https://pythonprogramming.net/machine-learning-tutorials/) 36 | > * [Free] [Básico] [Inglés] [Scikit Learn: Introduction to machine learning](http://scikit-learn.org/stable/tutorial/index.html) 37 | > * [Free] [Básico] [Español] [Google: Introducción al aprendizaje automático](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ml-intro) 38 | > * [Premium] [Básico] [Español] [Platzi: Curso de Introducción a Machine Learning](https://platzi.com/clases/ia/) 39 | > * [Premium] [Básico] [Español] [Platzi: Curso de Machine Learning Aplicado con Python](https://platzi.com/clases/scikit/) 40 | 41 | > ### En R 42 | 43 | > * [Free] [Básico] [Inglés] [Microsoft: Principles of Machine Learning: R Edition](https://www.edx.org/es/course/principles-of-machine-learning-r-edition) 44 | > * [Free] [Básico] [Inglés] [DataCamp: Machine Learning in R for begineers](https://www.datacamp.com/community/tutorials/machine-learning-in-r) 45 | > * [Premium] [Básico] [Inglés] [Udemy: Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science](https://www.udemy.com/machinelearning/) 46 | > * [Premium] [Básico] [Inglés] [Udemy: Data Science and Machine Learning Bootcamp with R](https://www.udemy.com/data-science-and-machine-learning-bootcamp-with-r/?siteID=vedj0cWlu2Y-y7Y297koEJ0uwM4mFVgkkQ&LSNPUBID=vedj0cWlu2Y) 47 | 48 | > ### En C++ 49 | 50 | > * [Free] [Básico] [Inglés] [Udemy: Machine Learning with C++](https://www.udemy.com/machine-learning-with-c/) 51 | 52 | ## Libros 53 | > * Deep Learning: http://www.deeplearningbook.org/ 54 | > * ESL: http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ 55 | > * Information Theory: http://www.inference.phy.cam.ac.uk/itprnn/book.pdf 56 | > * Reinforced Learning: http://people.inf.elte.hu/lorincz/Files/RL_2006/SuttonBook.pdf 57 | 58 | ## Almacenamiento 59 | > * Machine Learning Google Drive: https://drive.google.com/drive/folders/0BxT_o5tB1SPXN0pRd0M0cWxjdWM?usp=sharing 60 | 61 | ## Grupos 62 | > * Facebook: Machine Learning Colombia: https://www.facebook.com/groups/1766056600304468/ 63 | > * Slack: Big Data Colombia: https://bigdatacolombia.herokuapp.com/ 64 | 65 | -------------------------------------------------------------------------------- /Nivel Intermedio/README.md: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/DataScienceResearchPeru/MachineLearning/7c599d838736b2b781ff6e33818e1014946d805c/Nivel Intermedio/README.md -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # MACHINE LEARNING 2 | 3 | ### La comunidad de Data Science Research Perú ha elaborado un índice para poder aprender Machine Learning de manera autodidacta desde el nivel básico hasta nivel avanzado en diferentes lenguajes de programación. 4 | 5 | > Este repositorio contiene un listado de hipervínculos asociados a plataformas que presentan cursos MOOC. Estos cursos están divididos. 6 | 7 | ## Motivación 8 | 9 | > Queremos ofrecer un sitio donde se encuentren actualizados los recursos donde podamos aprender Machine Learning. De esta manera generamos una curva de aprendizaje más corta. Así mismo, este repositorio sirve como un medio de motivación para quienes no conocen y tampoco saben por dónde empezar. 10 | 11 | ## Contribuciones 12 | 13 | > Todas las personas se encuentran invitadas a agregar nuevos links de sitios donde podamos aprender más acerca de este tema. Entre más recursos tengamos y actualizados tengamos los links, mejor. 14 | 15 | ## Conocimientos previos 16 | 17 | > Inglés: Necesitas saber este idioma o en su defecto deberás usar subtítulos si la plataforma te lo permite. 18 | > Estadística: Necesitas tener conceptos muy básicos, igual lo explicarán. 19 | 20 | > Muchas ganas de aprender 21 | > Lenguajes de programación: 22 | > - Python 23 | > - R 24 | > - C++ 25 | 26 | ## Archivos 27 | > * Machine Learning Google Drive: https://drive.google.com/drive/folders/0BxT_o5tB1SPXN0pRd0M0cWxjdWM?usp=sharing 28 | 29 | ## Grupos 30 | > * Facebook: Machine Learning Colombia: https://www.facebook.com/groups/1766056600304468/ 31 | > * Slack: Big Data Colombia: https://bigdatacolombia.herokuapp.com/ 32 | 33 | ## Foros 34 | > * Kaggle: http://blog.kaggle.com 35 | > * Requisitos Self Driving Car Course: https://docs.google.com/spreadsheets/d/13QQinPFhU9DwujctXS0A7un0up4N5BNyUDZwxK4I6hg/edit#gid=0 --------------------------------------------------------------------------------