Gestión de Productos de Aprendizaje Automático: Una Guía Práctica

Resumen

Impulsa tu carrera en la Gestión de Productos de Aprendizaje Automático con un solo curso. Lo que aprenderás:

Cuándo y cómo se puede aplicar el aprendizaje automático para resolver problemasCómo organizar equipos de aprendizaje automáticoRoles clave en un equipo de aprendizaje automáticoCómo construir y probar una hipótesisAlgoritmos populares de aprendizaje automático y cómo funcionanEstrategias de adquisición de datosLimpieza y transformación de datosEnfoques de evaluación de modelosOpciones de implementación de modelosMonitoreo de modelos == Desde marzo de 2024 ==228 estudiantes han conseguido trabajos como Gerentes de Productos de Aprendizaje Automático —> en Google, Myntra, Flipkart, FedEx y másLos estudiantes informaron una mayor confianza para...Tener éxito en la nueva "Era de la Inteligencia Artificial" —> 148%Reconocer cuándo usar el Aprendizaje Automático —> 125%Aplicar algoritmos populares de Aprendizaje Automático —> 108%Implementar estrategias de adquisición de datos —> 84%Evaluar, implementar y monitorear modelos de Aprendizaje Automático —> 118%Al considerar mi curso, sugiero que te hagas estas preguntas.== ¿Quiero convertirme en un Gerente de Producto de Aprendizaje Automático? ==Cada Gerente de Producto tendrá que aprender Aprendizaje Automático.

Es inevitable. Y el rol de Gerente de Producto de Aprendizaje Automático es una de las carreras más prometedoras y mejor pagadas en la actualidad, ofreciendo la oportunidad de mejorar drásticamente tu carrera y calidad de vida.Consulta algunos datos que muestran que convertirse en un Gerente de Producto de Aprendizaje Automático es una gran oportunidad para ti:

Las tendencias de búsqueda de Google muestran un aumento del 87% en búsquedas de "Gestión de Producto" a nivel mundial, con un interés particularmente fuerte en países como Estados Unidos, India y Singapur.

Y dentro de la Gestión de Producto, el Aprendizaje Automático es el tema con el mayor interés en los últimos 2 años.Glassdoor indica que Gerente de Producto es uno de los trabajos de nivel inicial mejor pagados, con un promedio de +$110,000 por año. Sin embargo, los Gerentes de Producto de Aprendizaje Automático ganan "+30%" más que los Gerentes de Producto.LinkedIn incluyó Gerente de Producto en su lista de Trabajos de Crecimiento Más Rápido de 2023.

Y la especialización que está creciendo más rápido es la de Gerente de Producto de Aprendizaje Automático.== ¿En qué se diferencia este curso? ==“Gestión de Productos de Aprendizaje Automático:

Una Guía Práctica” es el único curso de Udemy que es completamente práctico. Toda la teoría enseñada se acompaña de ejercicios prácticos que completarás en tu cuaderno.La mayoría de los cursos de aprendizaje automático se centran en el trabajo técnico y te lanzan al fondo, pidiéndote que empieces a programar clasificaciones.

Este curso cubre el aprendizaje automático desde una perspectiva no técnica centrada en el producto.Vamos a mirar más allá de lo técnico, y a todas las cosas que un Gerente de Producto de Aprendizaje Automático debe tener en cuenta para crear un producto exitoso.Este es principalmente un curso de Aprender Haciendo. Así que rápidamente nos sumergiremos en ejercicios del mundo real que demuestran cómo los equipos exitosos construyen Productos de Aprendizaje Automático.== ¿Qué obtendré de este curso? ==1.

Obtendrás una comprensión profunda de las prácticas modernas de Aprendizaje AutomáticoCuándo y cómo se puede aplicar el aprendizaje automático para resolver problemasCómo minimizar riesgos en iniciativas de aprendizaje automáticoAlgoritmos populares de aprendizaje automático y cómo funcionanEstrategias de adquisición de datosLimpieza y transformación de datosEnfoques de evaluación de modelosOpciones de implementación y monitoreo de modelos2. Las conferencias del curso van acompañadas de un cuaderno que incluye 13 ejercicios prácticos para cerrar la brecha entre teoría y prácticas del mundo real.== ¿Por qué debería invertir en un curso de Gestión de Productos de Aprendizaje Automático? ==El aprendizaje automático está destinado a transformar el rol tradicional de gerente de producto.

A medida que se diseñan capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático en más productos y servicios, los gerentes de producto necesitarán desarrollar nuevas habilidades, o corren el riesgo de quedarse atrás. El Gerente de Producto de Aprendizaje Automático/IA es uno de los roles más difíciles de cubrir en un equipo de IA y, por lo tanto, es muy solicitado.== ¿Qué pasa si quiero un reembolso? ==Si después de tomar el curso, deseas un reembolso, está totalmente bien.

Quiero que estés contento con tu decisión de comprar este curso.Este curso tiene una política de garantía de devolución de dinero de 30 días.¡Sin preguntas!¡No hay riesgo para ti!¿Qué estás esperando?Únete ahora y da un paso más hacia convertirte en un Gerente de Producto y elevar tu carrera!== ¿Qué están diciendo los estudiantes? ==Aquí tienes un pequeño adelanto de lo que han informado mis estudiantes.Mucha información en un paquete compacto. Tengo experiencia en PM y ML, así que fue una buena mezcla de validar mis flujos de trabajo actuales y aprender cosas nuevas.

Vale la pena incluso si tienes algo de experiencia, particularmente si tienes experiencia en PM pero no has trabajado con ML. [Zachary Lounsberry - Científico de Investigación Senior @ Embark]Un gran curso para ponerse al día con todo lo que está sucediendo con la IA hoy en día. El contenido del curso es excelente y la información presentada en el curso está al nivel necesario para corregir tus bases antes de profundizar en la IA y ML. [Sekhar Banerjee - Gerente Principal de Producto @ GE Digital]Fácil de entender tanto para principiantes como para alguien con poco a moderado conocimiento en ML.

El contenido cubre los aspectos generales del ámbito del ML sin profundizar demasiado en los detalles técnicos. También debería ser adecuado para las personas a nivel de gestión en el campo de análisis de datos. [Peerajate Soonthrajan - Líder de Análisis de Datos @ Accenture]Amo los bocetos, la profundidad de la información proporcionada, la selección de temas cubiertos, los ejemplos de información anecdótica y la organización general del material.

Excelente presentación. Estoy a menos de la mitad del camino y ya he aprendido un montón de conceptos útiles y detalles. [Lance Silver - Gerente de Producto Técnico @ Expedia Group]Excelente ritmo, buen contenido y presentación, ¡y en general un curso realmente informativo! [Hanut Singh Husain - Fundador @ Patch]RECUERDA...

Estoy tan seguro de que amarás este curso que estamos ofreciendo una garantía de devolución de dinero TOTAL por 30 días. ¡Así que no tienes nada que perder, inscríbete hoy con CERO riesgo y TODO por ganar!¿Qué estás esperando?

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Programa de estudio

• **Introducción a la Gestión de Productos de Aprendizaje Automático**
Resumen del aprendizaje automático y su impacto en la gestión de productos
Roles y responsabilidades clave de un gerente de producto de ML
Diferenciación entre la gestión de productos tradicional y la gestión de productos de ML
• **Comprensión de los Conceptos Básicos del Aprendizaje Automático**
Resumen de conceptos y terminología del aprendizaje automático
Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y aprendizaje por refuerzo
Algoritmos clave y sus aplicaciones
• **Definiendo la Estrategia de Producto de ML**
Identificación de problemas empresariales que pueden resolverse con ML
Alineación de proyectos de ML con los objetivos comerciales
Evaluación de la viabilidad e impacto de las iniciativas de ML
• **Consideraciones de Datos para Proyectos de ML**
Importancia de los datos en proyectos de ML
Recopilación, limpieza y preprocesamiento de datos
Consideraciones éticas y preocupaciones de privacidad en la gestión de datos
• **Construcción y Desarrollo de Modelos de ML**
Comprensión del ciclo de vida del desarrollo de modelos
Colaboración con científicos de datos e ingenieros
Herramientas y plataformas para el desarrollo de ML
• **Evaluación y Despliegue de Modelos de ML**
Métricas para evaluar el rendimiento de modelos de ML
Iteración de modelos y mejora del rendimiento
Estrategias para desplegar modelos de ML en entornos de producción
• **Gestión del Ciclo de Vida de un Producto de ML**
Lanzamiento de productos y funciones de ML
Monitoreo del rendimiento del modelo tras el despliegue
Manejo de la deriva del modelo y actualizaciones regulares
• **Análisis de Costos y Presupuestación para Proyectos de ML**
Estimación de costos asociados al desarrollo de ML
Presupuestación para infraestructura de datos y recursos computacionales
Análisis costo-beneficio para iniciativas de ML
• **Comunicación y Colaboración en Proyectos de ML**
Comunicación de conceptos complejos de ML a los interesados
Construcción de equipos multifuncionales para proyectos de ML
Gestión de expectativas e involucramiento de los interesados
• **Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real**
Análisis de implementaciones exitosas de productos ML
Lecciones aprendidas de proyectos de ML fallidos
Estrategias para superar desafíos comunes en la gestión de productos de ML
• **Ética y Regulaciones en ML**
Comprensión de la equidad, sesgo y transparencia en modelos de ML
Cumplimiento regulatorio y consideraciones legales
Promoción de la IA ética e innovación responsable
• **Tendencias Futuras en la Gestión de Productos de ML y AI**
Tecnologías y metodologías emergentes en ML
El papel evolutivo de la AI en la gestión de productos
Prepararse para desarrollos futuros en el campo de la AI y el aprendizaje automático
• **Conclusión y Revisión del Curso**
Resumen de conceptos y puntos de aprendizaje clave
Reflexiones finales sobre el futuro de la gestión de productos de ML
Recursos para aprendizaje continuo y desarrollo profesional

Enseñado por

Raj Elakkara

Asignaturas

Negocios