Los mejores cursos de machine learning para hacer en 2026

2. Create Machine Learning Models — Microsoft Learn

Create Machine Learning Models de Microsoft Learn es una sólida opción gratuita de proveedor para quienes quieren una introducción modular y práctica vinculada al ecosistema de Azure ML.

• Nivel: Principiante
• Duración: ~10 horas en total
• Precio: Completamente gratis
• Ideal para: Ingenieros en organizaciones alineadas con Microsoft o estudiantes que apunten a las certificaciones Azure AI Engineer o Data Scientist Associate

El itinerario cubre exploración y análisis de datos con Python, entrenamiento y evaluación de modelos de regresión y clasificación, modelos de clustering, y ajuste y pruebas de modelos de deep learning. Las lecciones se imparten en módulos breves con sandboxes interactivos — no necesitas una suscripción a Azure para empezar. Es menos agnóstico en cuanto a herramientas que Coursera o Kaggle (el programa de formación orienta hacia Azure ML SDK en los últimos módulos), pero es una elección natural para quienes buscan una base en ML junto con una credencial alineada con la nube de Microsoft.

3. Intro to Machine Learning — Kaggle Learn

Intro to Machine Learning de Kaggle es una gran opción gratuita para quienes quieren lecciones cortas, orientadas a proyectos, que conecten directamente con el trabajo en competiciones.

• Nivel: Principiante
• Duración: ~3 horas
• Precio: Completamente gratis
• Ideal para: Quienes quieren una vía rápida hacia ML y acceso a una plataforma de competiciones para practicar después con datos reales

El curso recorre el flujo de trabajo estándar de ML en siete lecciones concisas: cómo funcionan los modelos, exploración básica de datos, tu primer modelo con árboles de decisión, validación de modelos, underfitting y overfitting, random forests y, por supuesto, envío a una competición de Kaggle. Cada lección combina un breve tutorial con un ejercicio práctico en un Kaggle Notebook. 

4. Practical Deep Learning for Coders — fast.ai

Practical Deep Learning for Coders de fast.ai es una gran opción "primero proyectos" para quienes quieren construir modelos funcionales antes de profundizar en la teoría.

• Nivel: Intermedio (se requiere un año de experiencia programando)
• Duración: ~20 horas de vídeo en 7 lecciones; bastante más para los proyectos
• Precio: Completamente gratis
• Ideal para: Desarrolladores que ya programan y quieren publicar un modelo de deep learning funcional en su primera semana, y luego entender los fundamentos

Impartido por Jeremy Howard. El curso invierte la pedagogía estándar: en la lección 1 ya estarás entrenando un clasificador de imágenes de última generación con tus propios datos antes de explicar qué es una red neuronal. Las siguientes lecciones van desgranando capas poco a poco. La versión actual usa PyTorch, fastai, Hugging Face Transformers y Gradio para el despliegue.

5. Machine Learning Crash Course — Google

Machine Learning Crash Course de Google es una excelente opción gratuita para quienes quieren una introducción pulida, creada por el proveedor, con widgets interactivos que ayudan a construir intuición sobre cómo se comportan realmente los modelos.

• Nivel: Principiante a intermedio
• Duración: ~15 horas en los módulos fundamentales; más con los módulos avanzados y de LLM
• Precio: Completamente gratis
• Ideal para: Ingenieros de cualquier nivel que quieran una visión actual y bien ritmada de ML, con extra de profundidad en LLM y sistemas de ML en producción

Escrito originalmente para ingenieros de Google y ahora público. La renovación de 2024 amplió considerablemente el programa: los módulos fundamentales de ML (regresión lineal, regresión logística, clasificación, redes neuronales, embeddings) conviven con módulos avanzados sobre sistemas de ML en producción, IA generativa, modelos de lenguaje grandes y equidad en ML. Cada lección incluye notebooks de Colab interactivos y pequeños widgets de visualización para manipular el comportamiento del modelo.

6. CS229 Machine Learning — Stanford Online

CS229 de Stanford es una gran opción para quienes quieren toda la profundidad matemática de un curso de posgrado en machine learning.

• Nivel: Avanzado (se requiere álgebra lineal, cálculo multivariable, probabilidad y Python)
• Duración: ~20 clases de ~80 minutos cada una, más hojas de problemas
• Precio: Vídeos de las clases gratis en YouTube; la versión con certificado profesional a través de Stanford Online tiene coste
• Ideal para: Ingenieros, investigadores y estudiantes de máster que prefieren derivaciones rigurosas frente a explicaciones basadas en intuición

CS229 cubre aprendizaje supervisado (modelos lineales, GLM, SVM, métodos de kernel), aprendizaje no supervisado (k-means, EM, PCA, ICA), deep learning y aprendizaje por refuerzo, con demostraciones y derivaciones a lo largo del curso. Es ideal si quieres entender el por qué de los algoritmos, no solo cómo usarlos.

7. 6.036 Introduction to Machine Learning — MIT OpenCourseWare

6.036 del MIT es una excelente opción universitaria gratuita para quienes quieren una introducción con rigor de grado a ML, centrada en los algoritmos y las matemáticas que hay detrás.

• Nivel: Intermedio a avanzado (se requiere Python, álgebra lineal y probabilidad básica)
• Duración: ~24 clases más 12 hojas de problemas y laboratorios
• Precio: Completamente gratis
• Ideal para: Personas autodidactas que quieren el rigor del MIT y prefieren trabajar con demostraciones y ejercicios frente a construir proyectos aplicados

El curso cubre clasificadores lineales, perceptrones y el teorema de convergencia del perceptrón, regresión logística y descenso del gradiente, representaciones de características y regularización, redes neuronales y backpropagation, redes convolucionales y recurrentes, autómatas y procesos de decisión de Markov, y aprendizaje por refuerzo. Las clases y hojas de problemas son los materiales reales del curso en el campus del MIT. Menos pulido que las ofertas comerciales.

8. Machine Learning A–Z: Udemy

Machine Learning A–Z de Kirill Eremenko y Hadelin de Ponteves es una sólida opción basada en proyectos en Udemy, con más de un millón de estudiantes inscritos.

• Nivel: Principiante a intermedio
• Duración: ~44 horas de vídeo, más plantillas y ejercicios
• Precio: 15–85 $ en oferta de Udemy
• Ideal para: Quienes quieren que una única persona instructora les guíe por un amplio catálogo de algoritmos de ML con plantillas de código reutilizables para cada uno

El curso cubre regresión, clasificación, clustering, aprendizaje de reglas de asociación, aprendizaje por refuerzo, PLN, deep learning, reducción de dimensionalidad y selección de modelos, cada uno con implementación en Python y R, además de una plantilla de código descargable. Por su amplitud, cada tema tiene menos profundidad que en un curso académico especializado, pero el formato de catálogo es útil como referencia de "qué algoritmo usar aquí". El curso se actualiza periódicamente.

9. CS50's Introduction to AI with Python — Harvard (edX)

CS50AI de Harvard en edX es una gran opción para quienes quieren situar el machine learning en el contexto más amplio de la inteligencia artificial: búsqueda, representación del conocimiento y razonamiento bajo incertidumbre junto al ML.

• Nivel: Intermedio (CS50P o experiencia equivalente en Python)
• Duración: ~7 semanas a 10–30 horas por semana
• Precio: Gratis para oyentes; 239 $ para certificado verificado de edX
• Ideal para: Quienes quieren una base más amplia en IA — no solo ML — de una universidad reconocida

Impartido por Brian Yu y David J. Malan. El curso cubre algoritmos de búsqueda (BFS, DFS, A*, minimax), representación del conocimiento y lógica proposicional, probabilidad y redes bayesianas, optimización, machine learning (supervisado y por refuerzo), redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural. Cada módulo se acompaña de un proyecto sustancial en Python: una IA de tres en raya, una implementación de PageRank, un reconocedor de escritura y un sistema de preguntas y respuestas.

Tabla comparativa de los mejores cursos de machine learning