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Guía de las mejores certificaciones de aprendizaje automático para 2025
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están transformando las industrias, haciendo de las certificaciones una forma esencial para que los profesionales validen sus habilidades y destaquen en un mercado competitivo. Estas credenciales aumentan la credibilidad y garantizan la familiaridad con las últimas tecnologías y metodologías.
Esta guía destaca las mejores certificaciones de aprendizaje automático para 2025 de AWS, Google Cloud, Microsoft, Databricks y eCornell, cada una de ellas centrada en aspectos únicos del ML, desde el manejo de datos hasta las aplicaciones prácticas. También hablaremos de cómo los recursos de DataCamp pueden apoyar tu viaje hacia la certificación.
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¿Qué es la Certificación en Aprendizaje Automático?
Una certificación de aprendizaje automático es una credencial formal que valida la experiencia de una persona en conceptos, técnicas y aplicaciones de aprendizaje automático (AM). Ofrecido por instituciones educativas, empresas tecnológicas y organizaciones profesionales, demuestra la capacidad del titular para diseñar, implantar y gestionar proyectos de ML.
Los aspectos clave de la certificación de aprendizaje automático incluyen
- Validación de habilidades: Certifica la competencia para abordar tareas de ML como el preprocesamiento de datos, la selección de modelos, el despliegue y la optimización.
- Reconocimiento del sector: Señala experiencia a empresarios y compañeros, aumentando la credibilidad profesional y el atractivo en el mercado laboral.
- Aprendizaje estructurado: Proporciona un itinerario de aprendizaje claro, garantizando un conocimiento exhaustivo de los temas básicos del ML.
- Crecimiento profesional: Abre las puertas a nuevas oportunidades, salarios más altos y funciones influyentes en el campo de la ciencia de datos.
- Desarrollo continuo: Fomenta el aprendizaje continuo para estar al día de los avances en tecnologías y metodologías de ML.
En resumen, la certificación en aprendizaje automático es más que una credencial: es una puerta de acceso al dominio de una de las áreas más transformadoras de la tecnología actual.
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Las mejores certificaciones de aprendizaje automático para 2025
Ahora que conocemos el valor de una certificación de aprendizaje automático, veamos algunas de las mejores opciones que existen. Los ofrecen algunos de los nombres más importantes del sector, lo que puede darte ventaja sobre la competencia en el mercado laboral.
1. Aprendizaje automático certificado por AWS - Especialidad
La certificación de AWS está pensada para quienes desempeñan una función de desarrollo o de ciencia de datos. Valida la capacidad de diseñar, implantar y mantener soluciones de ML para determinados problemas empresariales. Un aspecto clave es el aprovechamiento de los servicios en la nube de AWS y la comprensión de las mejores prácticas para la implementación del ML.
- A quién va dirigido: Personas en un puesto de desarrollo o ciencia de datos con experiencia en cargas de trabajo de ML/aprendizaje profundo en AWS.
- Requisitos previos:
- Dos años de experiencia práctica con ML o aprendizaje profundo en AWS.
- Conocimiento de algoritmos básicos de ML y experiencia en optimización de hiperparámetros.
- Duración: 180 minutos para el examen.
- Coste: 300 $.
2. Google Cloud Certified - Ingeniero de Aprendizaje Automático
Esta certificación está diseñada para profesionales que construyen y mantienen modelos en Google Cloud. Hace hincapié en la integración de los modelos de ML en las aplicaciones y en la gestión del rendimiento de los modelos. La certificación es ideal para quienes están familiarizados con los productos y soluciones de Google Cloud.
- A quién va dirigido: Personas que construyen y mantienen modelos de aprendizaje automático en Google Cloud.
- Requisitos previos: Ninguno, aunque se recomiendan 3 años de experiencia en el sector, con 1 o más años de diseño y gestión de soluciones utilizando Goolge Cloud.
- Duración: Examen de dos horas, 50-60 preguntas de opción múltiple y de selección múltiple.
- Coste: 200 $.
3. Certificado por Microsoft: Científico de Datos Asociado en Azure
La certificación de Microsoft es para profesionales que aplican los servicios de ML e IA de Azure en su flujo de trabajo. Pone a prueba las habilidades en ciencia de datos y aprendizaje automático, haciendo hincapié en la integración de los servicios de Azure. Esta certificación es adecuada para quienes deseen demostrar su competencia en soluciones de ML basadas en la nube.
- A quién va dirigido: Profesionales especializados en la aplicación de ciencia de datos y ML en Azure, incluido el diseño de entornos para cargas de trabajo de ciencia de datos, modelos de formación y despliegue de soluciones escalables.
- Requisitos previos: Experiencia en Azure Machine Learning y MLflow, con especial atención a la aplicación práctica en ciencia de datos.
- Duración: No se indica la duración específica de la certificación, pero incluye un examen.
- Coste: 165 $.
4. Profesional Certificado en Aprendizaje Automático de Databricks
La certificación de Databricks se centra en los conocimientos aplicados de ML, especialmente en entornos de big data. Evalúa la capacidad de construir, ajustar y desplegar modelos ML utilizando la plataforma Databricks. Esta certificación es especialmente valiosa para quienes trabajan con big data y buscan implantar soluciones de ML escalables.
- A quién va dirigido: Personas capaces de realizar tareas avanzadas de ML utilizando Databricks Machine Learning, incluido el seguimiento de experimentos, la gestión del ciclo de vida de los modelos, el despliegue y la supervisión de la deriva de los datos.
- Requisitos previos: No se indican requisitos previos específicos, pero se recomienda encarecidamente la formación relacionada y la experiencia práctica con las tareas de ML pertinentes.
- Duración: 120 minutos para el examen.
- Coste: 200 $.
5. Certificado eCornell de Aprendizaje Automático
El certificado eCornell ofrece un enfoque académico del aprendizaje automático. Está diseñado para proporcionar una sólida base teórica, así como habilidades prácticas en ML. Este programa es ideal para quienes prefieren un enfoque educativo más estructurado del aprendizaje del ML.
- A quién va dirigido: Programadores, desarrolladores, analistas de datos, estadísticos, científicos de datos, ingenieros de software.
- Requisitos previos: Se recomienda experiencia previa en matemáticas, familiaridad con Python, teoría de la probabilidad, estadística, cálculo multivariante y álgebra lineal.
- Duración: Aproximadamente 3,5 meses, con un esfuerzo estimado de 6-9 horas semanales.
- Coste: 3.750 $.
Comparación de las mejores certificaciones de aprendizaje automático
Aquí tienes una tabla comparativa de las certificaciones de aprendizaje automático mencionadas anteriormente:
Certificación | Público objetivo | Requisitos previos | Duración | Coste |
---|---|---|---|---|
Aprendizaje automático certificado por AWS - Especialidad | Personas en un puesto de desarrollo o ciencia de datos con experiencia en AWS ML/aprendizaje profundo | Dos años de experiencia práctica en AWS ML/aprendizaje profundo, conocimiento de algoritmos básicos de ML | 180 minutos de examen | $300 |
Google Cloud Certified - Ingeniero de Aprendizaje Automático | Personas que mantienen modelos ML en Google Cloud | Se recomiendan 3 años de experiencia en el sector, 1+ años con Google Cloud | Examen de dos horas, 50-60 preguntas | $200 |
Microsoft Certified: Científico de Datos Asociado en Azure | Profesionales que aplican la ciencia de datos y el ML en Azure | Experiencia en Azure Machine Learning y MLflow | Incluye un examen (duración no especificada) | $165 |
Profesional Certificado en Aprendizaje Automático de Databricks | Personas que realizan tareas avanzadas de ML utilizando Databricks Machine Learning | Se recomienda formación relacionada y experiencia práctica en tareas relevantes de ML | Examen de 120 minutos | $200 |
Certificado eCornell de Aprendizaje Automático | Programadores, desarrolladores, analistas de datos, estadísticos, científicos de datos, ingenieros de software | Se recomienda experiencia en matemáticas, Python, teoría de la probabilidad, estadística, cálculo multivariante y álgebra lineal. | Aproximadamente 3,5 meses, 6-9 horas a la semana | $3,750 |
Certificación de Aprendizaje Automático vs Certificado de Aprendizaje Automático
Las certificaciones y certificados de aprendizaje automático desempeñan funciones distintas en el desarrollo profesional:
- Certificaciones: Avales formales de organizaciones reputadas, que demuestren el dominio del aprendizaje automático. Estas credenciales suelen requerir la superación de exámenes rigurosos y son muy valoradas para desempeñar funciones avanzadas en el sector.
- Certificados: Se conceden al completar cursos o programas específicos, centrados en habilidades o áreas de conocimiento concretas. Suelen implicar la realización de cursos y proyectos, en lugar de exámenes estandarizados. Aunque los certificados demuestran un compromiso con el aprendizaje, tienen menos peso a la hora de validar los conocimientos en comparación con las certificaciones.
Ambas vías pueden mejorar tu perfil profesional, pero las certificaciones son más adecuadas para mostrar una competencia global, mientras que los certificados son ideales para el desarrollo de habilidades específicas.
¿Por qué obtener una Certificación en Aprendizaje Automático?
El Foro Económico Mundial prevé un aumento significativo de la demanda de especialistas en IA y ML, esperando un crecimiento del 40% entre 2023 y 2027. Del mismo modo, Statista sugiere que la IA y el aprendizaje automático son algunas de las habilidades tecnológicas más demandadas. Como tales, las certificaciones de aprendizaje automático son algo más que logros educativos; son puertas de acceso a nuevas oportunidades de carrera y vías de promoción profesional.
Para los profesionales que desean pasar a desempeñar funciones en el campo de la gestión del conocimiento o para los que quieren consolidar su experiencia en este campo, una certificación es una herramienta poderosa. Señala a los empleadores un compromiso con el campo, una disposición a afrontar complejos retos de LD y una dedicación a mantenerse al día de los últimos avances.
Además, como la demanda de profesionales cualificados en ML sigue creciendo, las certificaciones pueden ser el factor diferenciador que distinga a los candidatos en un mercado laboral saturado. Ofrecen una prueba tangible de las aptitudes, a menudo en consonancia con las normas y requisitos del sector, lo que hace que las personas certificadas resulten muy atractivas para los posibles empleadores.
El aprendizaje automático es una de las habilidades tecnológicas más demandadas - fuente
Elegir la certificación adecuada para ti
Con una gran variedad de certificaciones de aprendizaje automático disponibles, seleccionar la que mejor se adapte a tus aspiraciones profesionales y a tu nivel de conocimientos es crucial. He aquí algunas consideraciones clave que te ayudarán a tomar la decisión correcta:
Evalúa tu nivel actual de competencias y tus objetivos profesionales
Empieza por evaluar tu experiencia actual en aprendizaje automático. ¿Eres principiante y quieres adquirir conocimientos básicos, o eres un profesional experimentado que busca habilidades avanzadas? Considera también tus objetivos profesionales a largo plazo. Por ejemplo, si te interesan las soluciones de ML basadas en la nube, las certificaciones de AWS, Google Cloud o Microsoft Azure podrían ser más relevantes.
Considera el enfoque y el plan de estudios de la certificación
Cada certificación tiene un enfoque único. Por ejemplo, las certificaciones de AWS y Azure están más alineadas con los servicios en la nube, mientras que el certificado de eCornell ofrece un enfoque académico más amplio. Revisa el plan de estudios y los resultados del aprendizaje de cada certificación para asegurarte de que se ajustan a tus necesidades de aprendizaje y a las habilidades específicas que deseas adquirir.
Explora los requisitos previos y el compromiso necesario
Ten en cuenta los requisitos previos de cada certificación. Algunos pueden requerir experiencia previa o familiaridad con herramientas y lenguajes específicos. Además, evalúa el tiempo y el compromiso económico que requiere cada certificación. Equilibrar estos factores con tus compromisos personales y profesionales es esencial.
Considera el reconocimiento del sector y las oportunidades de promoción profesional
Investiga cómo se perciben las distintas certificaciones en el sector. Busca testimonios o estudios de casos de profesionales que hayan completado las certificaciones. Esto puede aportar información sobre cómo han influido estas certificaciones en sus carreras y cómo podrían influir en la tuya.
Certificarse en Aprendizaje Automático con DataCamp
DataCamp ofrece una amplia gama de cursos y recursos que pueden ser fundamentales en tu camino hacia la obtención de la certificación en aprendizaje automático. He aquí cómo DataCamp puede ayudarte a prepararte y conseguir la certificación de aprendizaje automático:
1. Amplia oferta de cursos
DataCamp ofrece una variedad de cursos de aprendizaje automático adaptados a diferentes niveles de habilidad, desde principiantes hasta profesionales avanzados. Nuestro curso de Fundamentos del Aprendizaje Automático con Python está diseñado para crear conocimientos básicos, mientras que los cursos más especializados, como Desarrollo de Modelos de Aprendizaje Automático para Producción e Ingeniería de Características para el Aprendizaje Automático en Python, se centran en aplicaciones prácticas y conceptos avanzados del aprendizaje automático.
2. Experiencia práctica de aprendizaje
Nuestra plataforma hace hincapié en un enfoque práctico e interactivo del aprendizaje. Este método es especialmente beneficioso para comprender conceptos complejos de aprendizaje automático y aplicarlos en situaciones reales.
Con cursos como Practicando Preguntas de Entrevista de Aprendizaje Automático en Python e Introducción al Aprendizaje Profundo con Keras, los alumnos pueden perfeccionar sus habilidades mediante ejercicios prácticos y proyectos.
3. Acceso a diversos materiales de aprendizaje
DataCamp ofrece una gran cantidad de tutoriales, seminarios web y entradas de blog que complementan su oferta de cursos. Estos recursos adicionales profundizan en diversos temas de aprendizaje automático y en las últimas tendencias del sector.
Recursos como ¿Qué es una matriz de confusión en el aprendizaje automático? y Una introducción completa a la detección de anomalías son estupendos para ampliar tus conocimientos más allá del contenido estructurado del curso.
Nuestra hoja de trucos sobre Aprendizaje Automático puede ayudarte a preparar la certificación
4. Aprendizaje basado en proyectos
Aplicar tus conocimientos a proyectos del mundo real es fundamental para comprender los aspectos prácticos del aprendizaje automático. DataCamp ofrece oportunidades de aprendizaje basadas en proyectos en los que puedes trabajar con conjuntos de datos reales y resolver problemas reales de aprendizaje automático.
Nuestra lista de los mejores proyectos de aprendizaje automático para todos los niveles te permite aplicar lo que has aprendido de forma práctica.
5. Preparación para entrevistas de aprendizaje automático
Si quieres conseguir un trabajo en el ámbito del aprendizaje automático, los cursos de DataCamp pueden ayudarte a prepararte para las entrevistas técnicas. La plataforma ofrece recursos específicamente diseñados para ayudarte a practicarlas preguntas habituales de las entrevistas sobre aprendizaje automático.
Aprovechando la amplia biblioteca de cursos de DataCamp, el formato de aprendizaje interactivo y los recursos adicionales, podrás adquirir las habilidades y la confianza necesarias para obtener diversas certificaciones de aprendizaje automático y destacar en tu carrera profesional en este campo.
Certificación específica de funciones con DataCamp
DataCamp ofrece certificaciones específicas para cada función que se adaptan a las distintas necesidades de diversos profesionales de los datos. Estas certificaciones están diseñadas para validar tus habilidades y aumentar tu credibilidad en el campo que elijas. Además, las certificaciones DataCamp son gratuitas para los usuarios Premium.
1. Certificación de Analista de Datos
- Destinatarios: Ideal para profesionales que quieran destacar en el análisis de datos utilizando herramientas como Python, R, SQL y Tableau.
- Áreas clave de aprendizaje: La certificación abarca la manipulación de datos, la visualización de datos y el análisis estadístico, dotando a los alumnos de las habilidades necesarias para obtener información procesable a partir de los datos.
- Estructura y contenido: El programa incluye una mezcla de cursos, ejercicios prácticos y proyectos, que garantizan una comprensión exhaustiva de los conceptos del análisis de datos.
2. Certificación de Científico de Datos
- Destinatarios: Adecuado para personas que aspiran a convertirse en científicos de datos, centrándose en habilidades como el análisis estadístico, el aprendizaje automático y la manipulación de datos.
- Áreas clave de aprendizaje: Esta certificación abarca una amplia gama de temas, desde el análisis exploratorio de datos hasta el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo e incluso temas avanzados como la PNL.
- Estructura y contenido: Proporciona un conocimiento profundo de las metodologías y herramientas de la ciencia de datos, incluyendo aplicaciones prácticas y trabajo en proyectos.
3. Certificación de Ingeniero de Datos
- Destinatarios: Diseñado para profesionales interesados en la ingeniería de datos, centrándose en la construcción de infraestructuras y canalizaciones de datos escalables.
- Áreas clave de aprendizaje: La certificación abarca el procesamiento de big data, las herramientas de ingeniería de datos (como Spark) y el trabajo con bases de datos.
- Estructura y contenido: Combina conocimientos teóricos con habilidades prácticas, lo que permite a los alumnos construir sistemas eficaces de almacenamiento y recuperación de datos.
Certificaciones de DataCamp
¿Qué trabajos puedes conseguir con una certificación en aprendizaje automático?
La certificación en aprendizaje automático abre la puerta a una amplia gama de oportunidades profesionales en el sector tecnológico, ya que valida tu experiencia en uno de los campos más solicitados. Éstas son algunas de las funciones clave que pueden desempeñar los candidatos con certificación en aprendizaje automático:
1. Ingeniero de Aprendizaje Automático
- Papel: Diseña e implementa modelos de aprendizaje automático para resolver problemas empresariales, optimizando los algoritmos en cuanto a rendimiento y escalabilidad.
- Habilidades: Dominio de lenguajes de programación como Python o R, conocimiento de marcos de ML (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch) y experiencia con plataformas de computación en la nube.
Consulta nuestra guía completa sobre cómo convertirse en ingeniero de aprendizaje automático para obtener más información.
2. Científico de datos
- Papel: Analiza e interpreta datos complejos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas. Utiliza técnicas de aprendizaje automático para predecir tendencias y patrones futuros.
- Habilidades: Sólidas aptitudes analíticas, experiencia con herramientas y programas informáticos estadísticos, y capacidad para comunicar las conclusiones con eficacia.
Descubre más sobre cómo convertirte en un científico de datos en nuestra guía de ocho pasos.
3. Ingeniero PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural)
- Papel: Trabaja en sistemas que permitan a los ordenadores comprender, interpretar y generar el lenguaje humano. Las aplicaciones incluyen chatbots, servicios de traducción y análisis de sentimientos.
- Habilidades: Conocimientos de lingüística, experiencia con bibliotecas y marcos de PNL y habilidades de programación.
Nuestro itinerario de habilidades de Procesamiento del Lenguaje Natural con Python puede ayudarte a dominar los fundamentos que necesitarás para seguir esta carrera.
4. Analista de datos
- Papel: Extrae y analiza datos para identificar tendencias, pautas y perspectivas. A menudo implica el uso de técnicas de aprendizaje automático para mejorar el análisis de datos.
- Habilidades: Sólida formación estadística, dominio de las herramientas de visualización de datos y experiencia con SQL y lenguajes de programación.
Lee más sobre cómo llegar a ser analista de datos y qué implica este puesto en nuestra guía aparte.
5. Desarrollador de Inteligencia de Negocio
- Papel: Desarrollar, desplegar y mantener interfaces de BI, como herramientas de consulta, paneles de visualización de datos y herramientas de modelado de datos, incorporando modelos de aprendizaje automático para análisis predictivos.
- Habilidades: Experiencia con herramientas de BI, conocimientos de gestión de bases de datos y comprensión de las aplicaciones del aprendizaje automático en los negocios.
Nuestra guía sobre cómo convertirse en desarrollador de Power BI puede ayudarte a entrar en este campo.
Reflexiones finales
Obtener una certificación en aprendizaje automático es un paso estratégico en el mundo actual, centrado en la tecnología. Mejora tu perfil profesional y profundiza tu comprensión de los conceptos críticos del ML. DataCamp, con sus completos cursos y certificaciones específicas para cada función, ofrece una vía a medida para dominar el aprendizaje automático, tanto si eres principiante como si ya tienes experiencia.
Considera el Curso de Fundamentos del Aprendizaje Automático en DataCamp como punto de partida o como repaso. Este tema proporciona una base sólida en técnicas y conceptos esenciales de ML, equipándote con los conocimientos necesarios para destacar en este campo.
Aprovecha esta oportunidad para mejorar tus habilidades y tu carrera. Comienza tu andadura en el aprendizaje automático con el Curso de Fundamentos del Aprendizaje Autom ático de DataCamp y prepárate para el éxito en el mundo en constante evolución de la ciencia de datos.
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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.
Preguntas frecuentes sobre la Certificación en Aprendizaje Automático
¿Quién debería plantearse obtener una certificación de aprendizaje automático?
Cualquiera que busque validar sus habilidades en aprendizaje automático, avanzar en su carrera en ciencia de datos o IA, o pasar a un puesto que requiera experiencia en ML. Esto incluye a científicos de datos, ingenieros de software y profesionales de campos relacionados.
¿Necesito tener conocimientos de programación para obtener la certificación de aprendizaje automático?
Sí, un conocimiento fundamental de programación, normalmente en Python o R, es esencial para la mayoría de las certificaciones de aprendizaje automático. Algunos programas pueden requerir conocimientos de programación más avanzados.
¿Existen requisitos previos para las certificaciones de aprendizaje automático?
Los requisitos previos varían. Algunas certificaciones requieren años de experiencia relevante o conocimientos de tecnologías y plataformas específicas. Es importante que revises los requisitos previos de cada certificación para asegurarte de que los cumples antes de solicitarla.
¿Puede la certificación en aprendizaje automático ayudarme a conseguir un trabajo?
Sí, las certificaciones pueden mejorar significativamente tu currículum al demostrar tu experiencia y compromiso con el campo. A menudo son valorados por los empresarios cuando contratan para puestos que requieren habilidades de aprendizaje automático.
¿Merece la pena la certificación en aprendizaje automático?
Para muchos profesionales, la respuesta es sí. Las certificaciones pueden abrirte nuevas oportunidades profesionales, conducirte a salarios más altos y ayudarte a seguir siendo competitivo en un campo en rápida evolución.
¿Existen otros tipos de certificaciones que puedan beneficiar a mi carrera?
Si quieres demostrar tu experiencia en aprendizaje automático, también puede interesarte una certificación de Tensorflow, una certificación de IA, una certificación de ingeniería rápida o una certificación de Python.
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