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DataCamp vs Codecademy: ¿cuál deberías elegir en 2026?

Compara DataCamp y Codecademy en 2026 para encontrar la mejor plataforma de aprendizaje online para tus objetivos. Explora diferencias en coste, programa de formación, certificaciones y estilo de aprendizaje para decidir cuál te conviene.
Actualizado 17 sept 2026  · 7 min leer

Explorar con IA

ChatGPTClaudePerplexity

Cuando se trata de impulsar tu carrera con formación continua, especialmente en áreas emergentes como la inteligencia artificial, elegir el proveedor que mejor encaje con tus metas y tu estilo de aprendizaje es una decisión clave que determinará no solo qué aprendes, sino cómo lo aplicas.

En este artículo, analizamos DataCamp frente a Codecademy, dos de las plataformas más populares para aprender habilidades técnicas online. Revisaremos las áreas clave de comparación, como precios, programa de formación, certificaciones y estilos de aprendizaje. Al final, podrás decidir cuál te conviene más y seguir adelante con confianza para lograr tus objetivos.

DataCamp vs Codecademy: resumen rápido

Si tu foco es la IA, la ciencia de datos o la analítica, DataCamp está hecho a tu medida. Ofrece aprendizaje práctico en el navegador, con feedback instantáneo y un conjunto creciente de herramientas con IA como DataLab y el Asistente de IA de la plataforma. Las certificaciones están incluidas con la suscripción Premium, y existen opciones para ofrecer formación en datos e IA a escala empresarial.

Codecademy, por su parte, se centra en la formación general en programación. Ofrece cursos interactivos e itinerarios profesionales en ingeniería de software, desarrollo web, cloud, ciberseguridad y ciencia de datos; su plan Pro añade preparación de entrevistas, herramientas de carrera y certificaciones profesionales para determinados roles.

En pocas palabras:

  • Elige DataCamp para desarrollar habilidades prácticas y listas para el trabajo en datos e IA.
  • Elige Codecademy si quieres explorar programación general en desarrollo web, software y cloud.

Coste de DataCamp vs coste de Codecademy

El precio suele ser decisivo. Así se comparan a primera vista. Nota: se basa en precios de EE. UU. y puede variar. 

Categoría

DataCamp

Codecademy

Acceso gratuito

El primer capítulo de cada curso es gratis y el plan Basic es gratuito con acceso limitado.

El plan Basic es gratuito con acceso limitado; los cuestionarios y proyectos no están incluidos.

Suscripción individual

Premium: 14 $ al mes con facturación anual o 43 $ al mes. Teams: 14 $ por usuario/mes con facturación anual.

Plus: 14,99 $ al mes con facturación anual o 29,99 $ al mes. Pro: 19,99 $ al mes con facturación anual o 39,99 $ al mes.

Empresas/equipos

Plan Teams; Enterprise con SSO e integraciones LMS/LXP.

Teams: 24,92 $ por usuario/mes con facturación anual; Enterprise con integraciones y opciones avanzadas.

Cursos individuales

Acceso mediante suscripción; no hay precio por curso para el contenido de la biblioteca.

Acceso mediante Plus/Pro; no hay compras por curso por separado para el catálogo.

Certificados/certificaciones

Certificados de finalización y certificaciones reconocidas por la industria incluidos con Premium.

Certificados de finalización con Plus/Pro; Professional Certifications disponibles en Pro para itinerarios profesionales seleccionados.

Proyectos

Proyectos de programación guiados paso a paso incluidos con Premium y Teams.

Proyectos del mundo real incluidos con Plus y Pro.

Asistencia con IA

Asistente de IA de la plataforma para guiarte; asistente de IA de DataLab para análisis y código.

Asistencia de aprendizaje con IA: limitada en Basic; ilimitada en Plus y Pro.

DataCamp vs Codecademy: profundidad del programa

DataCamp se especializa en datos e IA y ofrece itinerarios estructurados en Python, SQL, R y herramientas de BI como Power BI y Tableau. Sus cursos abarcan desde nivel inicial hasta avanzado, cubriendo desde los fundamentos del machine learning hasta herramientas emergentes de IA generativa, con aportaciones de socios como Hugging Face y LlamaIndex.

El programa prioriza el aprendizaje aplicado: proyectos, evaluaciones de habilidades y un espacio de trabajo para practicar con datos reales, asegurando que pases de la teoría a la ejecución.

En resumen, el programa de DataCamp destaca por:

  • Aprendizaje práctico en Python, SQL, R, BI e IA aplicada
  • Contenido que se actualiza con rapidez y se alinea con herramientas y flujos de trabajo modernos de IA
  • Alianzas con actores clave del mercado, como Microsoft, Replit y otros. 

Codecademy se centra en programación y formación para developers de forma más general. Ofrece programación e itinerarios profesionales en ingeniería de software, desarrollo web, cloud, ciberseguridad y ciencia de datos, junto con un catálogo de IA que introduce conceptos y fundamentos clave.

Aunque es una gran opción para quienes exploran la programación en múltiples ámbitos técnicos, el contenido de datos e IA de Codecademy es más introductorio. Da prioridad a un programa amplio, basado en lenguajes, frente a la experiencia más profunda y centrada en datos que ofrece DataCamp.

En resumen, el programa de Codecademy destaca por:

  • Amplia cobertura de lenguajes y roles a lo largo del stack tecnológico
  • Itinerarios de habilidades y de carrera con cuestionarios, proyectos y evaluaciones
  • Preparación opcional para exámenes de terceros en la oferta para empresas

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Estilos de aprendizaje en DataCamp vs. Codecademy

Cada persona aprende de forma diferente. Así se comparan las plataformas en la forma de impartir y el soporte. 

DataCamp ofrece programación interactiva en el navegador y ejercicios con feedback instantáneo en cursos, prácticas y proyectos. El Asistente de IA de la plataforma ayuda a orientarte en el contenido, mientras que el asistente de IA de DataLab puede generar código, corregir errores y permitirte "chatear con tus datos". Todo funciona en el navegador, sin configuraciones locales.

Codecademy también ofrece un entorno de programación en el navegador con cuestionarios autoevaluados, proyectos y prácticas. Plus y Pro incluyen asistencia de aprendizaje con IA ilimitada para explicaciones y comprobación de código. Pro añade herramientas de preparación para el empleo, como el simulador de entrevistas, preparación para entrevistas técnicas y certificaciones en itinerarios seleccionados.

Compromiso de tiempo en DataCamp vs. Codecademy

Seguramente te preguntas cómo encajar el aprendizaje en tu agenda. Ambas plataformas son a tu ritmo, y el tiempo que dediques dependerá de la profundidad de tu objetivo.

Con el enfoque interactivo de DataCamp, desarrollas habilidades prácticas a tu ritmo, programando, analizando y aplicando conceptos directamente en el navegador. Los cursos individuales pueden completarse en pocas horas, mientras que los itinerarios de carrera o de habilidades más largos pueden llevar semanas o meses, según tu disponibilidad. La práctica regular, los proyectos y las sesiones guiadas de código refuerzan lo aprendido con el tiempo.

Codecademy también es a tu ritmo. Sus itinerarios de carrera suelen oscilar entre 50 y 100 horas de contenido, según el tema y la profundidad. Puedes avanzar con lecciones cortas, cuestionarios y proyectos cuando mejor te venga, con orientación opcional de IA y herramientas de carrera disponibles en el plan Pro. El tiempo real varía según la persona y si realizas extras como artículos y vídeos.

De un vistazo:

Categoría

DataCamp

Codecademy

Ritmo de aprendizaje

A tu ritmo, con ejercicios interactivos y feedback instantáneo.

A tu ritmo, con cuestionarios, proyectos y asistencia de IA.

Duración típica

Cursos cortos; los itinerarios más largos varían según la ruta. Las certificaciones tienen ventanas de examen definidas.

Los itinerarios de carrera suelen requerir ~50–100 horas, según la ruta.

Flexibilidad

Totalmente flexible; aprende cuando quieras en el navegador o en la app móvil.

Totalmente flexible; aprende cuando quieras en el navegador o en la app móvil.

Formato de aprendizaje

Programación práctica, sets de práctica, proyectos, code-alongs y DataLab para análisis asistido por IA.

Programación práctica, cuestionarios, retos de código, proyectos, asistencia de aprendizaje con IA y práctica de entrevistas en Pro.

DataCamp vs. Code Academy: especializaciones en IA y datos

DataCamp está creado para datos e IA, sea cual sea tu nivel. El programa cubre temas fundamentales como Python, SQL y visualización de datos, junto con áreas avanzadas como machine learning, IA generativa e IA agente. Puedes avanzar por itinerarios de habilidades y de carrera estructurados o perseguir credenciales especializadas, como la certificación AI Engineer for Data Scientists Associate.

El contenido está diseñado para ir al ritmo del sector, combinando aprendizaje práctico con bases conceptuales en competencia en datos y en IA. DataCamp también colabora con organizaciones punteras en IA, garantizando que su formación refleje las tecnologías más recientes que están transformando el campo.

Codecademy también ofrece contenido de datos e IA, aunque dentro de un catálogo tecnológico más amplio. Encontrarás páginas temáticas de IA, itinerarios de habilidades para desarrollar competencias básicas en IA y preparación para exámenes. Los itinerarios de ciencia de datos de Codecademy incluyen opciones de certificación para algunos roles.

Certificaciones: DataCamp vs. Codecademy

DataCamp ofrece certificaciones reconocidas por la industria en tres grupos: Carrera (p. ej., Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer), Tecnología (p. ej., SQL Associate, Python Data Associate, además de opciones alineadas con partners para Power BI, Tableau, Azure, AWS, KNIME) y Fundamentos (p. ej., Fundamentos de IA, Competencia en datos). 

Las certificaciones están incluidas con DataCamp Premium, se diseñan con el asesoramiento de responsables de contratación y las de Carrera/Tecnología tienen una validez de dos años. Una vez te registres, dispones de 30 días para completar todos los requisitos, aunque puedes realizar antes los itinerarios relevantes. 

Codecademy ofrece dos tipos:

  • Certificados de finalización al completar cursos o itinerarios (para suscripciones Plus/Pro).
  • Professional Certifications para determinados itinerarios de carrera, que se conceden tras superar todos los exámenes del itinerario. Los itinerarios actualmente admitidos incluyen Full-Stack Engineer, Front-End Engineer, Back-End Engineer, Data Scientist: Machine Learning Specialist, Data Scientist: Analytics Specialist y Computer Science.

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DataCamp vs. Codecademy: ¿cuál elegir?

En última instancia, la elección depende de qué quieres aprender y cómo prefieres hacerlo

Si estás comenzando o desarrollando tu carrera en IA, ciencia de datos o analítica, DataCamp es la opción más enfocada. Su experiencia de programación en el navegador, su biblioteca centrada en datos e IA y herramientas con IA como DataLab están pensadas para ayudarte a construir, aplicar y acreditar tus habilidades más rápido. Con certificaciones integradas y contenido que se actualiza continuamente en línea con tecnologías de IA emergentes, DataCamp ofrece un camino claro desde el aprendizaje hasta la preparación para el empleo. Para equipos, sus funciones empresariales e integraciones hacen que la formación a gran escala sea medible y efectiva.

Si tu objetivo es explorar un abanico más amplio de disciplinas de programación, desde desarrollo web y de software hasta cloud y ciberseguridad, Codecademy ofrece esa cobertura generalista. Su plan Pro añade preparación de entrevistas, herramientas de carrera y certificaciones profesionales para roles seleccionados, lo que lo convierte en una opción sólida si buscas trayectorias orientadas al desarrollo fuera del ámbito de datos e IA.


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Matt Crabtree
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Escritora y editora de contenidos en el ámbito de la tecnología educativa. Comprometido con la exploración de tendencias de datos y entusiasmado con el aprendizaje de la ciencia de datos.

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Servicio de Carreras Profesionales
Alfabetización informática
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