Cómo aprender machine learning en 2026

En un mundo cada vez más impulsado por los datos y la automatización, machine learning se destaca como una carrera profesional muy gratificante y lucrativa. La demanda de habilidades en machine learning se ha disparado, y el Foro Económico Mundial prevé que la demanda de especialistas en inteligencia artificial y machine learning aumentará un 40 % entre 2023 y 2027. Este auge subraya la relevancia y la urgencia de que tanto profesionales como aficionados se adentren en el ámbito del aprendizaje automático.

En este artículo se describe cómo iniciarse en machine learning, desde las habilidades y tecnologías clave que debes aprender hasta un plan de estudios específico sobre machine learning y las certificaciones que puedes obtener.

¿Qué es machine learning?

Tenemos un artículo completo dedicado a explorar qué es machine learning. Sin embargo, en esencia, machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) centrada en la creación de sistemas que aprenden a partir de datos.

Al identificar patrones en grandes conjuntos de datos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden realizar predicciones o tomar decisiones sin estar programados explícitamente para realizar tareas específicas. Esta capacidad distingue al aprendizaje automático del software tradicional, en el que los resultados están predeterminados por un conjunto de reglas. Las aplicaciones comunes del machine learning incluyen los coches autónomos, la calificación crediticia automatizada e incluso herramientas de IA generativa como chatGPT.

Las diferencias entre inteligencia artificial, machine learning y aprendizaje profundo

El mundo de los datos y la IA está lleno de términos y acrónimos, y si has prestado atención a este ámbito, es posible que hayas visto palabras como «inteligencia artificial», «machine learning» y «aprendizaje profundo» utilizadas indistintamente. Vale la pena definir estos términos con más detalle antes de hablar sobre cómo abordar tu proceso de aprendizaje del ML. Tenemos un artículo completo que explora las diferencias entre IA, ML y DL, pero en resumen:

• La inteligencia artificial representa un concepto más amplio de máquinas capaces de realizar tareas de una manera que consideraríamos «inteligente». En este contexto, una simple calculadora puede considerarse una forma de IA. También puedes leer nuestra guía sobre cómo aprender IA para descubrir más.
• Machine learning, un subconjunto de la IA, implica algoritmos que permiten a las computadoras aprender y tomar decisiones basadas en datos. Un buen ejemplo de ello es la agrupación de clientes en función de sus comportamientos de compra.
• El aprendizaje profundo, que es una categoría más específica, es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas (de ahí el término «profundo») para analizar patrones en los datos, imitando el enfoque del cerebro humano para el aprendizaje. El aprendizaje profundo es responsable de los impresionantes resultados que ofrece la IA en los medios de comunicación populares. chatGPT y los coches autónomos son ejemplos de aprendizaje profundo en acción.

La diferencia entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado

A medida que profundizas en machine learning, otros términos que puedes escuchar son«aprendizaje supervisado»y«aprendizaje no supervisado», que se refieren a diferentes paradigmas dentro de machine learning y del aprendizaje profundo. Veámoslos uno por uno:

• Aprendizaje supervisado: Paradigma del machine learning en el que los algoritmos aprenden las relaciones entre los datos de entrada y los resultados que queremos modelar, de modo que el algoritmo es capaz de predecir resultados basándose en nuevos datos de entrada. Un buen ejemplo de ello sería un algoritmo de modelo de puntuación crediticia que, al entrenarse con los datos financieros de clientes que han incumplido sus obligaciones crediticias, podría predecir mejor quiénes son propensos a incumplirlas en el futuro.
• Aprendizaje no supervisado: Paradigma del machine learning en el que los algoritmos aprenden las similitudes entre los datos introducidos y los agrupan en consecuencia. Un buen ejemplo de ello son los algoritmos de segmentación de clientes, que agrupan a los clientes en función de sus características demográficas y de compra.

¿Por qué aprender machine learning en 2026?

Machine learning es un campo en crecimiento.

Según el Foro Económico Mundial, la demanda de especialistas en inteligencia artificial y machine learning aumentará un 40 % entre 2023 y 2027. Esto no es ninguna sorpresa, ya que el crecimiento exponencial de la generación de datos y la necesidad de tomar decisiones basadas en datos en todos los sectores industriales han impulsado la demanda de expertos en machine learning.

El mercado laboral para los profesionales del machine learning ha experimentado un crecimiento sustancial, lo que refleja la creciente adopción de tecnologías de machine learning en diversos sectores.

La inteligencia artificial y machine learning son los puestos de trabajo con mayor crecimiento - Fuente de la imagen

Machine learning es un trabajo muy bien remunerado.

El aumento de la demanda y la escasez de talento traen consigo un aumento de la remuneración. Los puestos en machine learning se encuentran entre los mejor remunerados del sector tecnológico. Los datos de plataformas como Glassdoor destacan los lucrativos salarios que perciben los científicos de datos, los ingenieros de inteligencia artificial y los ingenieros de machine learning, lo que convierte a esta profesión en una opción atractiva para muchos.

A continuación se muestran los salarios de los puestos más comunes en este sector, con cifras extraídas de Glassdoor.

• Científico de datos: 132 000 $ - 190 000 $
• Ingeniero de machine learning: 126 000 $ - 187 000 $
• Ingeniero de IA: 125 000 $ - 194 000 $
• Investigador científico: 116 000 $ - 176 000 $

Fuente de la imagen

Machine learning es un reto intelectual.

Hay una razón por la que actualmente escasea el talento en machine learning: no es una habilidad fácil de adquirir. Más allá de los incentivos económicos, machine learning ofrece un amplio abanico de retos intelectuales. La naturaleza dinámica de este campo, que requiere un aprendizaje constante y la adaptación a nuevas tecnologías y metodologías, lo convierte en un área apasionante para los que os dedicáis a resolver problemas y os apasiona ampliar los límites de lo que pueden hacer las máquinas.

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender machine learning?

El camino hacia el dominio de machine learning varía mucho en función del enfoque que se adopte. Para quienes aprenden por su cuenta, el plazo puede variar mucho en función de los conocimientos previos, el nivel de compromiso y los recursos de que dispongan.

Puede llevar desde unos meses hasta más de un año desarrollar un conocimiento sólido de los principios del aprendizaje automático, la programación (en particular Python), las matemáticas y una variedad de algoritmos, aunque los cursos en línea autodirigidos, los tutoriales y los proyectos prácticos pueden acelerar el proceso.

Optar por una educación formal, como un título universitario en informática, ciencia de datos o un área relacionada, suele suponer un compromiso de tres a cuatro años. Estos programas ofrecen formación exhaustiva en machine learning junto con materias relacionadas. Independientemente del camino elegido, la clave del éxito en el machine learning reside en el aprendizaje continuo, la aplicación práctica y el estar al día de los últimos avances en el campo.

Es importante tener en cuenta que machine learning es una carrera de aprendizaje permanente, ya que constantemente se desarrollan nuevas tecnologías y metodologías.

Cómo aprender machine learning desde cero en 2026

Adentrarse en machine learning es un viaje apasionante y lleno de complejidades. Es un dominio enorme que abarca muchos subdominios. Pero con un plan claro, los recursos adecuados y un enfoque metódico, el camino se vuelve manejable. Aquí tienes tu guía para navegar por el increíble mundo de machine learning en 2026:

1. Repasa los requisitos previos.

Antes de embarcarte en tu viaje por el machine learning, es esencial sentar unas bases sólidas en áreas clave. Estas habilidades fundamentales son los pilares de tus conocimientos y habilidades en inteligencia artificial:

• Matemáticas básicas. Machine learning está profundamente arraigado en los principios matemáticos. Aunque no es necesario ser un genio de las matemáticas para destacar en machine learning, es fundamental comprender los conceptos básicos del álgebra lineal, el cálculo y la estadística. Por ejemplo, comprender las operaciones matriciales y las transformaciones lineales en álgebra lineal es fundamental para desenvolverse en los algoritmos de machine learning y aprendizaje profundo.
• Estadísticas básicas. Comprender los principios de la estadística mejora tu comprensión de machine learning. La capacidad de analizar datos y extraer información significativa es indispensable en este ámbito. El conocimiento de conceptos como la significación estadística, las distribuciones, el análisis de regresión y las estimaciones de probabilidad es fundamental para aplicar eficazmente diversas técnicas de machine learning.
• Disposición para aprender. Machine learning es una disciplina en constante evolución, caracterizada por innovaciones, metodologías y tecnologías continuas. Por lo tanto, tener una actitud innovadora y un entusiasmo por el aprendizaje y la adaptación continuos es esencial para cualquiera que aspire a dejar huella o progresar en el campo del machine learning.

Cabe mencionar que el nivel de experiencia y competencia necesario en estos ámbitos fundamentales varía en función del puesto específico en el ámbito del machine learning al que aspires. Por ejemplo, es posible que un científico de datos no necesite un conocimiento exhaustivo de todos los principios matemáticos que se aplican en machine learning, mientras que un investigador científico centrado en el desarrollo de nuevos modelos de machine learning podría necesitar una comprensión matemática más profunda.

En última instancia, es fundamental adaptar tu trayectoria de aprendizaje a tus objetivos profesionales y modular la intensidad de tus estudios en las diferentes materias.

2. Empieza a desarrollar tus habilidades en machine learning.

Machine learning es un campo amplio que abarca diversas subhabilidades, cada una de ellas fundamental para dominar el ámbito. Aquí, analizaremos estas habilidades y proporcionaremos recursos para profundizar tu comprensión.

Estadísticas

La estadística es fundamental en machine learning para analizar datos, realizar predicciones y extraer conclusiones. Abarca la comprensión de las distribuciones de datos, las pruebas estadísticas y las teorías de probabilidad, que son fundamentales para crear y evaluar modelos de machine learning. Aquí tienes algunos recursos que te pueden ayudar a iniciarte en el mundo de las estadísticas para machine learning:

• Fundamentos de estadística con Python Skill Program
• Curso de introducción a la estadística
• Los datos desmitificados: Una visión general de la estadística descriptiva

Matemáticas

Las matemáticas, especialmente el álgebra lineal, el cálculo y la probabilidad, son esenciales para comprender los principios subyacentes de los algoritmos de machine learning. Estos conceptos matemáticos se aplican directamente en diversas técnicas de aprendizaje automático, desde la optimización de algoritmos hasta la comprensión de la estructura de las redes neuronales.

• Desmitificar los conceptos matemáticos para el aprendizaje profundo
• Curso de álgebra lineal para la ciencia de datos en R

Programación

La programación es la herramienta que da vida a los modelos de machine learning. Python es el lenguaje más utilizado debido a su simplicidad y a las amplias bibliotecas disponibles para la ciencia de datos y machine learning, como NumPy, Pandas y Scikit-learn. Sin embargo, también hay muchos profesionales que utilizan R para machine learning. En una sección más adelante, compartiremos las mejores herramientas y paquetes de machine learning en ambos lenguajes.

• Programación en Python: programa
• Programa de programación en R
• Curso de introducción a los paradigmas de programación

Estructuras de datos

Las estructuras de datos son esenciales para almacenar, acceder y manipular datos de manera eficiente en machine learning. Un conocimiento sólido de arreglos, listas, árboles y gráficos, junto con sus algoritmos, puede optimizar significativamente el rendimiento de los modelos de ML.

• Introducción al curso de estructuras de datos y algoritmos
• Tutorial sobre estructuras de datos en Python con ejemplos primitivos y no primitivos

Manipulación de datos

La manipulación de datos implica limpiar, transformar y preparar los datos para su análisis. Esta habilidad es fundamental para el machine learning, ya que la calidad y el formato de los datos influyen directamente en el rendimiento de los modelos.

• Manipulación de datos con Python Skill Program
• Curso de manipulación de datos en SQL
• Manipulación de datos con R Skill Track

machine learning

Comprender los principios, algoritmos y aplicaciones de machine learning es fundamental en este campo. Esto abarca el aprendizaje supervisado y no supervisado, la evaluación de modelos y el ajuste.

• Científico de Aprendizaje Automático con Trayectoria Profesional en Python
• Fundamentos de machine learning con Python: Skill program
• Científico especializado en machine learning con programa de R

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo, un subconjunto de machine learning, implica el entrenamiento de redes neuronales profundas. Esta habilidad es especialmente relevante para tareas complejas como el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural y otras.

• Curso de introducción al aprendizaje profundo en Python
• Curso de Introducción al Aprendizaje Profundo con Keras
• Curso de introducción al aprendizaje profundo en PyTorch

Ingeniería de software

Los conocimientos de ingeniería de software son indispensables, especialmente cuando se trata de implementar modelos de machine learning en un entorno de producción. Esto incluye comprender sistemas de control de versiones como Git, prácticas de integración y entrega continuas (CI/CD), tecnologías de contenedorización como Docker y herramientas de orquestación como Kubernetes. El conocimiento de la nube (AWS, GCP, Azure) para implementar y escalar aplicaciones, así como el conocimiento de las API y los servicios web, también son fundamentales para integrar modelos de aprendizaje automático en los sistemas de software existentes.

• Curso de ingeniería de software para científicos de datos en Python
• La ciencia de datos se une a la ingeniería de software

Perspicacia empresarial

Un gran obstáculo al que se enfrentan hoy en día los profesionales del machine learning es el desarrollo de modelos que acaban sin utilizarse nunca en la producción. Comprender las implicaciones comerciales de las soluciones de machine learning es fundamental para generar valor. Esto implica comprender cómo el aprendizaje automático puede resolver problemas empresariales del mundo real, mejorar la eficiencia e impulsar la innovación.

• Curso de análisis de procesos empresariales en R
• SQL para analistas de negocios: programa

3. Aprende las herramientas y paquetes esenciales de machine learning.

Para dominar el machine learning es necesario estar familiarizado con una serie de herramientas y paquetes que facilitan el procesamiento de datos, la creación de modelos y la implementación de algoritmos. Aunque Python es sin duda el lenguaje de programación más popular para machine learning, exploramos los paquetes más importantes dentro de los ecosistemas Python y R, cada uno de los cuales tiene una finalidad distinta en el flujo de trabajo de machine learning.

Los mejores paquetes de machine learning de Python

Pandas

Pandas es una herramienta fundamental para la manipulación y el análisis de datos en Python, ya que ofrece estructuras de datos robustas como DataFrame, lo que facilita la limpieza, el filtrado y la agregación de grandes conjuntos de datos, lo cual es un paso preliminar en cualquier proyecto de machine learning.

• Curso Manipulación de datos con pandas
• Tutorial de Python pandas: La guía definitiva para principiantes
• Hoja de referencia de Pandas para la ciencia de datos en Python

Numpy

Numpy proporciona la estructura básica de arreglos y las funciones matemáticas esenciales para la computación científica en Python. Tu eficiencia en los cálculos numéricos te hace indispensable para procesar los datos multidimensionales utilizados en los algoritmos de machine learning.

• Curso de Introducción a NumPy
• Curso intensivo de NumPy con código
• Hoja de trucos NumPy: Análisis de datos en Python

Scikit-learn

Scikit-Learn es una herramienta versátil que simplifica las tareas comunes del machine learning, como la clasificación, la regresión, la agrupación y la reducción de dimensionalidad, con un diseño que se integra perfectamente con otras bibliotecas de Python, como Numpy y Pandas.

• Curso de machine learning con scikit-learn
• Aprendizaje automático en Python: Tutorial de Scikit-Learn
• Hoja de referencia rápida de Scikit-Learn: Machine learning con Python

XGBoost

XGBoost es conocido por su rendimiento y velocidad en competiciones de machine learning. Es una implementación de árboles de decisión potenciados por gradientes diseñados para ofrecer velocidad y rendimiento, lo cual es crucial para muchas tareas de machine learning.

• Curso sobre refuerzo de gradiente extremo con XGBoost
• Aprende XGBoost en Python: Un tutorial paso a paso

Tensorflow

Tensorflow es una potente biblioteca para el cálculo numérico y machine learning que permite a los programadores crear sofisticados modelos de aprendizaje profundo. Tu flexibilidad y escalabilidad lo hacen adecuado tanto para la investigación como para la producción.

• Curso de introducción a TensorFlow en Python
• Tutorial de TensorFlow para principiantes
• Tutorial sobre redes neuronales convolucionales (CNN) en Python con TensorFlow

Keras

Keras está diseñado para permitir la experimentación rápida con redes neuronales profundas, proporcionando una API de alto nivel y fácil de usar que puede ejecutarse sobre TensorFlow, lo que permite un diseño y una experimentación sencillos de los modelos.

• Curso de Introducción al Aprendizaje Profundo con Keras
• Curso avanzado de aprendizaje profundo con Keras
• Tutorial de Keras: Aprendizaje profundo en Python

PyTorch

PyTorch es famoso por su gráfico computacional dinámico y su interfaz fácil de usar, lo que lo convierte en la opción preferida de investigadores y programadores que trabajan en modelos de machine learning de vanguardia, especialmente en el ámbito del aprendizaje profundo.

• Curso de introducción al aprendizaje profundo en PyTorch
• Curso de aprendizaje profundo intermedio con PyTorch
• Tutorial de PyTorch: Construir una red neuronal sencilla desde cero
• Hoja de trucos sobre Aprendizaje Profundo con PyTorch

Los mejores paquetes de machine learning

Tidymodels

Tidymodels es una colección de paquetes R para modelado y machine learning que comparten principios comunes y están diseñados para funcionar juntos a la perfección. Simplifica muchas de las tareas comunes en un flujo de trabajo de machine learning, desde el preprocesamiento de datos hasta el ajuste y la validación de modelos.

• Modelado con tidymodels en R Curso
• Ingeniería de características para predecir reservas hoteleras con tidymodels
• Análisis de puntuaciones crediticias con tidymodels en R

Caret

El paquete Caret en R es una solución integral para crear y evaluar modelos de machine learning. Proporciona una interfaz unificada para cientos de algoritmos de aprendizaje automático, lo que facilita el entrenamiento de modelos, la realización de predicciones y la evaluación de su rendimiento, todo ello dentro de un marco coherente.

• Machine learning con caret en R

randomForest

Este paquete implementa el algoritmo de bosque aleatorio, conocido por su precisión y solidez, especialmente en tareas de clasificación y regresión.

XGBoost

XGBoost en R ofrece una implementación eficiente y escalable de marcos de refuerzo de gradiente, conocidos por ofrecer un alto rendimiento y velocidad en competiciones de machine learning y aplicaciones del mundo real.

• Curso sobre refuerzo de gradiente extremo con XGBoost

Tensorflow

Tensorflow para R permite a los usuarios aprovechar las potentes funciones de aprendizaje profundo de TensorFlow directamente en R, lo que permite desarrollar modelos sofisticados con la familiaridad de la interfaz de R.

• Creación de modelos de redes neuronales (NN) en R
• Tutorial de TensorFlow para principiantes

Keras

Keras en R ofrece la simplicidad y flexibilidad de la API de Keras a los usuarios de R, lo que hace que el aprendizaje profundo sea más accesible y fácil de implementar con abstracciones de redes neuronales de alto nivel.

• keras: Aprendizaje profundo en R
• Curso de Introducción al Aprendizaje Profundo con Keras

Un ejemplo de plan de machine learning

Este plan de aprendizaje de ML está diseñado como una ruta básica, adaptable en función de los objetivos personales y las funciones dentro del campo. ¡Asegúrate de aprovecharlo y ajustarlo como mejor te parezca!

Mes 1-3: Creación de las bases del machine learning

• Fortalecer los conocimientos de matemáticas y estadística: Esencial para comprender los algoritmos y el análisis de datos. El álgebra lineal, el cálculo y la probabilidad constituyen la columna vertebral de los modelos de aprendizaje automático.
• Aprende los fundamentos de la programación: Se recomienda Python debido a su amplio soporte y bibliotecas para ML. Las habilidades de programación son fundamentales para implementar y probar algoritmos de aprendizaje automático.
• Empieza a trabajar con datos: Familiarízate con las técnicas de manipulación y visualización de datos. Comprender y preprocesar los datos son pasos clave antes de aplicar cualquier modelo de aprendizaje automático.

Recursos recomendados

• Fundamentos de estadística con Python Skill Program
• Programación en Python: programa
• Visualización de datos con Python Skill Program
• Más de 60 proyectos en Python para todos los niveles de experiencia

Mes 4-6: Inmersión en machine learning

• Comprender los conceptos básicos de machine learning: Distingue entre aprendizaje supervisado y no supervisado. Esta distinción es fundamental para elegir el enfoque adecuado para cada problema.
• Construir y evaluar modelos sencillos: Comienza con modelos como la regresión lineal y los árboles de decisión para comprender los procesos de creación y evaluación de modelos.
• Aplicar conocimientos a conjuntos de datos reales: La experiencia práctica consolida los conocimientos teóricos y mejora la capacidad para resolver problemas.

Recursos recomendados

• Científico de Aprendizaje Automático con Trayectoria Profesional en Python
• Fundamentos de machine learning con Python: Skill program
• Introducción al curso de regresión con statsmodels en Python
• 25 proyectos de machine learning para todos los niveles

Mes 7-9: Amplía tus conocimientos

• Adéntrate en el aprendizaje profundo: Explora las complejidades de las redes neuronales, que son herramientas poderosas para tareas como el reconocimiento de imágenes y voz.
• Comprender MLOps: Aprender a implementar modelos en producción de manera eficiente es fundamental para las aplicaciones del mundo real.
• Participa en proyectos o concursos: Los retos ayudan a mejorar las habilidades y ofrecen información sobre aplicaciones prácticas de ML y las mejores prácticas de la comunidad.

Recursos recomendados

• Curso de introducción al aprendizaje profundo en Python
• Fundamentos de MLOps
• Tutorial sobre machine learning, canalizaciones, implementación y MLOps
• Hoja de referencia sobre machine learning

Más de 10 meses: Sigue aprendiendo y especialízate

• Selecciona una especialización: Centrarse en un área como la PNL o la visión artificial permite adquirir una mayor experiencia y comprensión.
• Participa en proyectos de código abierto: La colaboración y la contribución a proyectos pueden ofrecer experiencia en el mundo real y compromiso con la comunidad.
• Mantente al día de las últimas investigaciones: Mantenerte informado sobre las últimas novedades garantiza que tus habilidades sigan siendo relevantes y punteras.

Recursos recomendados

• Procesamiento del lenguaje natural en Python
• Procesamiento de imágenes con Python
• 7 proyectos de PNL para todos los niveles

Los 5 mejores consejos para aprender sobre machine learning

1. Elige una disciplina

Machine learning es un campo muy amplio con numerosas especializaciones. Empieza por identificar las áreas que se ajustan a tus intereses y aspiraciones profesionales. Ya sea desarrollando algoritmos, trabajando en redes neuronales o aplicando el aprendizaje automático a sectores específicos como la sanidad o las finanzas, tener un objetivo claro agilizará tu proceso de aprendizaje. Adaptar tu trayectoria no solo hace que el aprendizaje sea más manejable, sino que también garantiza que desarrolles experiencia en las áreas que más te interesan.

2. Empieza a aprender

Comienza tu proceso de aprendizaje con cursos básicos que abarcan los principios esenciales de machine learning, la estadística y la programación. Utiliza plataformas en línea, cursos universitarios y talleres para construir una base sólida. A medida que avances, profundiza en temas y tecnologías más avanzados. Un enfoque estructurado, que combine conocimientos teóricos con conocimientos prácticos, es fundamental para dominar las complejidades del machine learning.

3. Pon a prueba tus habilidades con proyectos

La teoría es fundamental, pero nada supera a la experiencia práctica. Empieza con proyectos pequeños para aplicar lo que has aprendido y, poco a poco, ve asumiendo retos más complejos. Los proyectos refuerzan tus conocimientos y muestran tus habilidades a posibles empleadores. Aportan pruebas tangibles de tus capacidades y tu habilidad para resolver problemas del mundo real con soluciones de machine learning.

4. Inscríbete en una comunidad

La comunidad dedicada a machine learning es muy amplia y ofrece un gran apoyo. Participa en foros, encuentros y hackatones para conectar con compañeros y expertos. Estas comunidades ofrecen recursos inestimables, orientación y oportunidades de colaboración en proyectos. Participar en la comunidad acelera el aprendizaje, mantiene la motivación y abre nuevas oportunidades de crecimiento personal y profesional.

5. Mantente al día

Machine learning es un campo en constante evolución, por lo que el aprendizaje continuo es fundamental. Mantente al día con las últimas investigaciones, herramientas y mejores prácticas. Experimenta con nuevas técnicas, solicita opiniones y aprende de los errores. La iteración es un principio fundamental del machine learning, y aplicar esta mentalidad a tu proceso de aprendizaje mejorará enormemente tus habilidades y tu capacidad de adaptación en este campo tan dinámico.

Los mejores recursos para aprender machine learning en 2026

Hay muchos recursos disponibles para ayudarte a aprender sobre machine learning, desde cursos estructurados y libros de texto hasta proyectos prácticos. Elegir el recurso adecuado puede ayudarte a empezar tus estudios con buen pie. Aquí tienes nuestras mejores recomendaciones para que comiences tu andadura en el machine learning:

Toma los mejores cursos de informática para empezar.

DataCamp es una gran plataforma que ofrece cursos interactivos específicamente diseñados para aspirantes a científicos de datos. Los cursos van del nivel principiante al avanzado y están diseñados con ejercicios prácticos. Estos son algunos de los mejores cursos relacionados con machine learning que ofrece DataCamp:

• Fundamentos de Python
• Manipulación de datos con Python
• Fundamentos del Aprendizaje Automático con Python
• Científico de Aprendizaje Automático con Python
• Introducción al Aprendizaje Profundo con PyTorch

Proyectos completos de machine learning

Aprender machine learning va más allá de comprender teorías y técnicas de programación. Implica la práctica hands-on, y aquí es donde entra en juego la realización de proyectos.

Comienza por identificar un proyecto adecuado en función de tu nivel de competencia y busca las herramientas adecuadas, como Python y sus amplias bibliotecas, para tus proyectos. Comprender y preparar tus datos es crucial, ya que influye directamente en la eficacia de tu modelo.

A continuación encontrarás algunas ideas de proyectos de IA que puedes construir para ayudarte en tu camino hacia el dominio de la IA. No te pierdas nuestros artículos sobre proyectos de machine learning para todos los niveles si deseas obtener más información.

• En el proyecto «Predict Taxi Fares» (Predicción de tarifas de taxi), predirás la ubicación y la hora en las que se obtendrá la tarifa más alta utilizando el conjunto de datos de taxis de Nueva York. Utilizas tidyverse para el procesamiento y la visualización de datos. Para predecir la ubicación y la hora, experimentarás con un modelo de árbol base, como el árbol de decisión y el bosque aleatorio.
• En la campaña « » (Dale vida a la vida),: Proyecto «Predict Blood Donations» (Predicción de donaciones de sangre) de: predice si un donante donará sangre o no en un intervalo de tiempo determinado. En este proyecto, procesas datos sin procesar y los introduces en la herramienta TPOT Python AutoML (machine learning automatizado).
• En el proyecto «Encontrar similitudes entre películas a partir de resúmenes de la trama», utilizarás diversas técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y KMeans para predecir la similitud entre películas basándote en el gráfico que aparece en IMDB y Wikipedia. Aprenderás a combinar los datos, realizar la tokenización y el stemming del texto, transformarlo utilizando TfidfVectorizer, crear clústeres utilizando el algoritmo KMeans y, por último, graficando el dendrograma.

Lee algunos de los mejores libros sobre machine learning.

Los libros ofrecen conocimientos profundos y perspectivas de expertos en la materia. Aquí tienes algunos de los libros más influyentes sobre IA que pueden resultarte útiles:

• Los 15 mejores libros sobre machine learning para leer en 2026
• Los 11 mejores libros sobre aprendizaje profundo para leer en 2026

Recuerda que la clave para aprender machine learning es la constancia y la práctica. No tengas miedo de empezar poco a poco e ir subiendo gradualmente hasta llegar a conceptos y proyectos más complejos. Te sorprenderá lo mucho que puedes aprender dedicando solo un poco de tiempo cada día al estudio.

Echa un vistazo a las mejores hojas de referencia sobre machine learning.

Nuestra selección de hojas de referencia sobre ciencia de datos puede servir como guía de consulta rápida sobre una amplia variedad de temas relacionados con machine learning:

• Hoja de referencia sobre machine learning
• Hoja de trucos de Python para principiantes
• Ficha de aprendizaje automático supervisado
• Hoja de trucos del aprendizaje automático no supervisado
• ChatGPT Hoja de trucos para la Ciencia de Datos
• Hoja de trucos sobre Aprendizaje Profundo con PyTorch

Nuestra hoja de referencia sobre machine learning cubre muchos de los algoritmos y sus usos.

Las diferentes carreras profesionales en el ámbito del machine learning en la actualidad

Las habilidades en machine learning son cada vez más demandadas en diversos puestos de trabajo. Aquí hay cuatro puestos clave en los que estas habilidades son especialmente valoradas:

Científico de datos

Los científicos de datos analizan en profundidad los datos de la organización para extraer información significativa y comunicar estos hallazgos a las partes interesadas sin conocimientos técnicos. Son expertos en flujos de trabajo de machine learning, los vinculan con aplicaciones empresariales y trabajan principalmente con herramientas de codificación para el análisis, a menudo utilizando herramientas de big data.

Su función consiste en examinar datos, gestionar grandes conjuntos de datos e integrar diversos puntos de datos para discernir tendencias. Mediante el uso de habilidades analíticas, estadísticas y de programación, analizan e interpretan grandes conjuntos de datos para crear soluciones basadas en datos que permitan abordar retos empresariales complejos, como el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para la generación de conocimientos, la automatización de procesos o la mejora del valor para el cliente.

Las habilidades clave incluyen:

• Dominio de Python, R y SQL.
• Comprensión de los conceptos de ML e IA.
• Habilidades en análisis estadístico y modelización predictiva.
• Técnicas de visualización de datos y elaboración de informes
• Fuertes habilidades de comunicación y presentación.

Las herramientas esenciales incluyen:

• Herramientas de análisis de datos como Pandas y NumPy.
• Bibliotecas de aprendizaje automático como Scikit-learn
• Herramientas de visualización como Matplotlib y Tableau.
• Marcos de big data, incluidos Airflow y Spark.
• Herramientas de línea de comandos como Git y Bash.

Ingeniero de Aprendizaje Automático

Los ingenieros de machine learning se especializan en desarrollar y escalar modelos de machine learning para la producción. Te ayudan a salvar la brecha entre la ciencia de datos y la ingeniería de software, garantizando que los modelos no solo sean precisos, sino que también se integren de manera eficiente en las aplicaciones y los sistemas orientados al usuario.

Este puesto requiere un profundo conocimiento de los algoritmos de machine learning, las prácticas de desarrollo de software y la capacidad de trabajar con sistemas de datos a gran escala. Los ingenieros de ML desempeñan un papel fundamental en la automatización del entrenamiento, el control de versiones, la implementación y la supervisión de los modelos, optimizando su rendimiento y escalabilidad.

Las habilidades clave incluyen:

• Programación avanzada en Python y familiaridad con las prácticas de desarrollo de software.
• Profundo conocimiento de los algoritmos y marcos de machine learning.
• Experiencia con herramientas de gestión de flujos de trabajo y canalizaciones de datos.
• Conocimientos sobre servicios de nube y tecnologías de contenedorización.
• Habilidades en optimización del rendimiento y resolución de problemas.

Las herramientas esenciales incluyen:

• Marcos de machine learning (TensorFlow, PyTorch)
• Herramientas de contenedorización (Docker, Kubernetes)
• Plataformas de nube (AWS, GCP, Azure)
• Herramientas de integración y despliegue continuos (Jenkins, GitLab CI)
• Herramientas de supervisión y registro para modelos de aprendizaje automático

Desarrollador de IA

Los programadores de IA combinan la ingeniería de software con la inteligencia artificial, creando algoritmos que permiten a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esta función combina la experiencia en programación con el conocimiento de los principios de la IA y el aprendizaje automático para crear aplicaciones que aprenden, se adaptan y toman decisiones. Tus habilidades incluyen programación avanzada, desarrollo de algoritmos e integración de sistemas. Las herramientas esenciales incluyen marcos de IA como TensorFlow, entornos de desarrollo como Jupyter y control de versiones con Git, lo que garantiza una colaboración y una implementación eficientes de las soluciones de IA.

Las habilidades clave incluyen:

• Programación avanzada en lenguajes como Python y C++.
• Competencia en bibliotecas y marcos de inteligencia artificial y machine learning.
• Sólidos conocimientos sobre desarrollo de algoritmos y estructuras de datos.
• Capacidad para integrar la IA en aplicaciones y sistemas.
• Habilidades de colaboración para trabajar en equipos de desarrollo de software.

Las herramientas esenciales incluyen:

• Marcos de IA como TensorFlow y PyTorch para crear y entrenar modelos.
• Entornos de desarrollo como Jupyter Notebooks para la experimentación con código.
• Sistemas de control de versiones como Git para la gestión de código y la colaboración en equipo.
• Herramientas de depuración y visualización para analizar y mejorar el rendimiento del modelo.

Investigador científico

Los investigadores científicos en machine learning amplían los límites de la IA, desarrollando nuevos algoritmos y modelos. Realizan experimentos, publican sus hallazgos y contribuyen al conocimiento de la comunidad científica sobre la IA y el aprendizaje automático. Su trabajo a menudo implica la exploración teórica y la aplicación práctica, lo que requiere un profundo conocimiento de las matemáticas, la estadística y la informática.

Las habilidades clave incluyen:

• Experiencia en modelización matemática y estadística.
• Dominio de lenguajes de programación como Python y R.
• Experiencia con técnicas avanzadas de machine learning y aprendizaje profundo.
• Capacidad para llevar a cabo investigaciones científicas rigurosas y publicar los resultados.
• Capacidad de pensamiento crítico y resolución de problemas

Las herramientas esenciales incluyen:

• Marcos de aprendizaje profundo (como TensorFlow, PyTorch)
• Herramientas de cálculo científico (como MatLab, Mathematica)
• Software para escribir y presentar (como LaTeX, Google Slides)
• Recursos de computación en la nube (como AWS, Google Cloud Platform)

Cómo encontrar trabajo en machine learning hoy en día

Conseguir un trabajo en machine learning sin un título universitario tradicional puede ser difícil, pero es posible a través de vías alternativas.

Sigue aprendiendo sobre el campo

Sumérgete en la comunidad de ML asistiendo a seminarios web y conferencias y escuchando podcasts del sector, como el podcast DataFramed de DataCamp. Esto mejora tus conocimientos y te mantiene al día con las últimas tecnologías y metodologías en ML, lo que demuestra tu compromiso con el crecimiento profesional. ¡Aquí tienes algunas de nuestras conferencias y podcasts favoritos que puedes consultar!

Desarrollar una cartera

Crear un portafolio de proyectos demuestra tus habilidades prácticas en la aplicación de machine learning para resolver problemas. Destaca los proyectos que muestren soluciones innovadoras o un impacto significativo, ya que estos resultan atractivos para los posibles empleadores. También te recomendamos encarecidamente que eches un vistazo a DataCamp Portfolios, ya que es una forma gratuita y muy sencilla de crear bonitos portafolios.

Obtener la certificación

Obtener certificaciones en machine learning de instituciones reconocidas puede reforzar tu currículum. Estas certificaciones sirven como prueba de tu experiencia y dedicación al campo, y complementan la ausencia de un título académico formal. Puedes obtener más información sobre la certificación en ciencia de datos y las certificaciones en IA en nuestros artículos independientes.

Elabora un currículum eficaz

Elabora tu currículum para destacar tus habilidades, proyectos y certificaciones en ML. Utiliza palabras clave relevantes para los puestos relacionados con machine learning y asegúrate de que esté estructurado para superar los controles ATS, al tiempo que resulte atractivo para los responsables de contratación.

Crea una red de contactos y destaca entre la multitud.

La participación activa en comunidades online, foros y redes profesionales puede aumentar significativamente tu visibilidad. Comparte tus proyectos, participa en debates e interactúa con profesionales del aprendizaje automático para establecer valiosos contactos que podrían dar lugar a oportunidades laborales.

Notas finales

Embarcarse en el viaje del machine learning es tan desafiante como gratificante. A medida que avances, recuerda que el aprendizaje continuo y la aplicación práctica son fundamentales. Mantén tu curiosidad, acepta los retos y aprovecha la comunidad para obtener apoyo e inspiración. Tu trayectoria en ML es única; adapta tu aprendizaje a tus objetivos e intereses. Con dedicación y perseverancia, encontrarás tu lugar en el panorama en constante evolución del machine learning.

Empieza hoy mismo tu camino hacia el dominio del machine learning con el programa «Fundamentos del machine learning con Python » de DataCamp.