Guía de las mejores certificaciones en machine learning para 2026

¿Qué es la certificación en machine learning?

Una certificación en machine learning es una credencial formal que valida la experiencia de una persona en conceptos, técnicas y aplicaciones de machine learning (ML). Ofrecido por instituciones educativas, empresas tecnológicas y organizaciones profesionales, demuestra la capacidad de su titular para diseñar, implementar y gestionar proyectos de ML.

Los aspectos clave de la certificación en machine learning incluyen:

• Validación de habilidades: Certifica la competencia en tareas de aprendizaje automático, como el preprocesamiento de datos, la selección de modelos, la implementación y la optimización.
• Reconocimiento del sector: Demuestra tu experiencia ante empleadores y compañeros, lo que mejora tu credibilidad profesional y tu atractivo en el mercado laboral.
• Aprendizaje estructurado: Proporciona una ruta de aprendizaje clara, lo que garantiza un conocimiento exhaustivo de los temas fundamentales del aprendizaje automático.
• Crecimiento profesional: Te abre las puertas a nuevas oportunidades, salarios más altos y puestos influyentes en el campo de la ciencia de datos.
• Desarrollo continuo: Fomenta el aprendizaje continuo para mantenerse al día con los avances en tecnologías y metodologías de ML.

En resumen, la certificación en machine learning es más que una credencial: es una puerta de entrada para dominar una de las áreas más transformadoras de la tecnología actual.

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Las mejores certificaciones en machine learning para 2026

Ahora que conocemos el valor de una certificación en machine learning, veamos algunas de las mejores opciones que existen. Estos cursos son impartidos por algunas de las empresas más importantes del sector, lo que te puede proporcionar una ventaja competitiva en el mercado laboral.

1. Certificación de AWS en machine learning: especialidad

La certificación de AWS está diseñada para quienes desempeñan funciones de desarrollo o ciencia de datos. Valida la capacidad de diseñar, implementar y mantener soluciones de aprendizaje automático para problemas empresariales concretos. Un aspecto clave es aprovechar la nube de AWS y comprender las mejores prácticas para la implementación del aprendizaje automático.

• Para quién es: Personas que desempeñan funciones de desarrollo o ciencia de datos con experiencia en cargas de trabajo de aprendizaje automático/aprendizaje profundo en AWS.
• Requisitos previos:
• Dos años de experiencia práctica con ML o aprendizaje profundo en AWS.
• Conocimiento de algoritmos básicos de aprendizaje automático y experiencia en optimización de hiperparámetros.
• Duración: 180 minutos para el examen.
• Costo: 300 dólares.

2. Certificado por Google Cloud: ingeniero de machine learning

Esta certificación está diseñada para profesionales que crean y mantienen modelos en la nube. Hace hincapié en la integración de modelos de aprendizaje automático en 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 Nube.

• Para quién es: Personas que crean y mantienen modelos de machine learning en Google Cloud.
• Requisitos previos: Ninguna, aunque se recomienda tener tres años de experiencia en el sector, con uno o más años de experiencia en el diseño y la gestión de soluciones utilizando Google Nube.
• Duración: Examen de dos horas, 50-60 preguntas de opción múltiple y selección múltiple.
• Costo: 200 dólares.

3. Microsoft Certified: Científico de datos asociado de Azure

La certificación de Microsoft está dirigida a profesionales que aplican los servicios de ML e IA de Azure en vuestro flujo de trabajo. Evalúa las habilidades en ciencia de datos y machine learning, haciendo hincapié en la integración de los servicios de Azure. Esta certificación es adecuada para quienes desean demostrar su competencia en soluciones de aprendizaje automático basadas en la nube.

• Para quién es: Profesionales especializados en la aplicación de la ciencia de datos y el aprendizaje automático en Azure, incluido el diseño de entornos para cargas de trabajo de ciencia de datos, modelos de formación e implementación de soluciones escalables.
• Requisitos previos: Experiencia en Azure Machine Learning y MLflow, con especial énfasis en la aplicación práctica en ciencia de datos.
• Duración: No se especifica la duración de la certificación, pero incluye un examen.
• Costo: 165 dólares.

4. Profesional certificado en machine learning por Databricks

La certificación de Databricks se centra en las habilidades aplicadas de aprendizaje automático, especialmente en entornos de big data. Evalúa la capacidad para crear, ajustar e implementar modelos de aprendizaje automático utilizando la plataforma Databricks. Esta certificación es especialmente valiosa para quienes trabajáis con big data y buscáis implementar soluciones de aprendizaje automático escalables.

• Para quién es: Personas capaces de realizar tareas avanzadas de machine learning utilizando Databricks Machine Learning, incluyendo el seguimiento de experimentos, la gestión del ciclo de vida de los modelos, la implementación y la supervisión de la deriva de datos.
• Requisitos previos: No se indican requisitos previos específicos, pero se recomienda encarecidamente contar con formación relacionada y experiencia práctica en las tareas de aprendizaje automático pertinentes.
• Duración: 120 minutos para el examen.
• Costo: 200 dólares.

5. Certificado de machine learning de eCornell

El certificado de eCornell ofrece un enfoque académico del machine learning. Está diseñado para proporcionar una sólida base teórica, así como habilidades prácticas en ML. Este programa es ideal para quienes prefieren un enfoque más estructurado y educativo para aprender ML.

• Para quién es: Programadores, programadores, analistas de datos, estadísticos, científicos de datos, ingenieros de software.
• Requisitos previos: Se recomienda tener experiencia previa en matemáticas, estar familiarizado con Python, la teoría de la probabilidad, la estadística, el cálculo multivariable y el álgebra lineal.
• Duración: Aproximadamente 3,5 meses, con un esfuerzo estimado de entre 6 y 9 horas semanales.
• Coste: 3750 $.

Comparación de las mejores certificaciones en machine learning

Aquí tienes una tabla comparativa de las certificaciones de machine learning mencionadas anteriormente:

Certificación en machine learning frente a certificado en machine learning

Las certificaciones y los certificados de machine learning desempeñan funciones distintas en el desarrollo profesional:

• Certificaciones: Recomendaciones formales de organizaciones de prestigio, que demuestren tu dominio de machine learning. Estas credenciales suelen requerir la superación de rigurosos exámenes y son muy valoradas para puestos de alto nivel en el sector.
• Certificados: Se otorga al completar cursos o programas específicos, centrados en habilidades o áreas de conocimiento concretas. Por lo general, implican la finalización de cursos y trabajos de proyectos, en lugar de exámenes estandarizados. Aunque los certificados demuestran un compromiso con el aprendizaje, tienen menos peso a la hora de validar la experiencia que las certificaciones.

Ambas vías pueden mejorar tu perfil profesional, pero las certificaciones son más adecuadas para demostrar una competencia integral, mientras que los certificados son ideales para el desarrollo de habilidades específicas.

¿Por qué obtener una certificación en machine learning?

El Foro Económico Mundial prevé un aumento significativo de la demanda de especialistas en IA y ML, con un crecimiento esperado del 40 % entre 2023 y 2027. Del mismo modo, Statista sugiere que la inteligencia artificial y machine learning son algunas de las habilidades tecnológicas más demandadas. Por lo tanto, las certificaciones en machine learning son más que simples logros educativos; son puertas de acceso a nuevas oportunidades profesionales y vías para el avance profesional.

Para los profesionales que desean pasar a desempeñar funciones relacionadas con el aprendizaje automático o aquellos que buscan consolidar su experiencia en este campo, una certificación constituye una herramienta muy útil. Esto transmite a los empleadores un compromiso con el campo, una disposición para abordar retos complejos de aprendizaje automático y una dedicación para mantenerse al día de los últimos avances.

Además, dado que 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 tus habilidades, a menudo en consonancia con los estándares y requisitos del sector, lo que hace que las personas certificadas resulten muy atractivas para los posibles empleadores.

Machine learning es una de las habilidades tecnológicas más demandadas - fuente

Elegir la certificación adecuada para ti

Con la gran variedad de certificaciones en machine learning disponibles, es fundamental seleccionar la que mejor se adapte a tus aspiraciones profesionales y a tu nivel de habilidades. A continuación, te presentamos algunas consideraciones clave que te ayudarán a tomar la decisión correcta:

Evalúa tu nivel de habilidades actual y tus objetivos profesionales.

Comienza por evaluar tus conocimientos actuales sobre machine learning. ¿Eres un principiante que busca adquirir conocimientos básicos o un profesional con experiencia que busca habilidades avanzadas? Además, ten en cuenta tus objetivos profesionales a largo plazo. Por ejemplo, si te interesan las soluciones de aprendizaje automático basadas en la nube, las certificaciones de AWS, Google Cloud o Microsoft Azure pueden ser más relevantes.

Ten en cuenta 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 orientadas a 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 de 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 necesarios.

Ten en cuenta los requisitos previos para cada certificación. Algunos pueden requerir experiencia previa o familiaridad con herramientas y lenguajes específicos. Además, evalúa el tiempo y el compromiso financiero necesarios para cada certificación. Es fundamental equilibrar estos factores con tus compromisos personales y profesionales.

Ten en cuenta el reconocimiento del sector y las oportunidades de desarrollo profesional.

Investiga cómo se perciben las diferentes certificaciones en el sector. Busca testimonios o casos prácticos de profesionales que hayan completado las certificaciones. Esto puede proporcionar información sobre cómo estas certificaciones han influido en sus carreras y cómo podrían influir en la tuya.

Obtener la certificación en machine learning 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 machine learning. Así es como DataCamp puede ayudarte a prepararte y obtener la certificación en machine learning:

1. Oferta formativa completa

DataCamp ofrece una variedad de cursos de machine learning adaptados a diferentes niveles de habilidad, desde principiantes hasta profesionales avanzados. Nuestro programa de habilidades Fundamentos del machine learning con Python está diseñado para adquirir conocimientos básicos, mientras que cursos más especializados, como Programadores de modelos de machine learning para producción e Ingeniería de características para el machine learning en Python, se centran en aplicaciones prácticas y conceptos avanzados del machine learning.

2. Experiencia de aprendizaje práctico

Nuestra plataforma hace hincapié en un enfoque práctico e interactivo del aprendizaje. Este método resulta especialmente útil para comprender conceptos complejos de machine learning y aplicarlos en situaciones reales.

Con cursos como «Practicing Machine Learning Interview Questions in Python» (Práctica de preguntas de entrevista sobre machine learning en Python ) e «Introduction to Deep Learning with Keras»(Introducción al aprendizaje profundo con Keras), los alumnos pueden perfeccionar sus habilidades mediante ejercicios prácticos y proyectos.

3. Acceso a diversos materiales didácticos.

DataCamp ofrece una gran variedad de tutoriales, seminarios web y entradas de blog que complementan su oferta de cursos. Estos recursos adicionales proporcionan información detallada sobre diversos temas de machine learning y las últimas tendencias del sector.

Recursos como «¿Qué es una matriz de confusión en machine learning?» y «Una introducción completa a la detección de anomalías» son excelentes para ampliar tus conocimientos más allá del contenido estructurado del curso.

Nuestra hoja de referencia sobre machine learning puede ayudarte a prepararte para la certificación.

4. Aprendizaje basado en proyectos

Aplicar tus habilidades a proyectos del mundo real es fundamental para comprender los aspectos prácticos de machine learning. DataCamp ofrece oportunidades de aprendizaje basadas en proyectos en las que puedes trabajar con conjuntos de datos reales y resolver problemas reales de machine learning.

Nuestra lista de los mejores proyectos de machine learning para todos los niveles te permite aplicar lo que has aprendido de una manera práctica y directa.

5. Preparación para entrevistas sobre machine learning

Si tu objetivo es conseguir un trabajo en machine learning, los cursos de DataCamp pueden ayudarte a prepararte para las entrevistas técnicas. La plataforma ofrece recursos diseñados específicamente para ayudarte a practicarpreguntas frecuentes en entrevistas sobre machine learning.

Aprovechando la amplia biblioteca de cursos, el formato de aprendizaje interactivo y los recursos adicionales de DataCamp, podrás adquirir las habilidades y la confianza necesarias para obtener diversas certificaciones en machine learning y destacar en tu carrera profesional en este campo.

Certificación específica para cada función con DataCamp

DataCamp ofrece certificaciones específicas para cada función, adaptadas a las necesidades particulares de los distintos profesionales del sector de los datos. Estas certificaciones están diseñadas para validar tus habilidades y mejorar tu credibilidad en el campo que hayas elegido. Además, las certificaciones de DataCamp son gratuitas para los usuarios Premium.

1. Certificación de analista de datos

• Público objetivo: Ideal para profesionales que desean 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, y dota a los alumnos de las habilidades necesarias para obtener información útil a partir de los datos.
• Estructura y contenido: El programa incluye una combinación de cursos, ejercicios prácticos y proyectos, lo que garantiza una comprensión integral de los conceptos del análisis de datos.

2. Certificación de científico de datos

• Público objetivo: Adecuado para personas que desean convertirse en científicos de datos, centrándose en habilidades como el análisis estadístico, machine learning y la manipulación de datos.
• Áreas clave de aprendizaje: Esta certificación abarca una amplia gama de temas, desde el análisis exploratorio de datos hasta machine learning, el aprendizaje profundo e incluso temas avanzados como el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
• Estructura y contenido: Proporciona un conocimiento profundo de las metodologías y herramientas de la ciencia de datos, incluyendo aplicaciones prácticas y trabajos de proyecto.

3. Certificación de ingeniero de datos

• Público objetivo: Diseñado para profesionales interesados en la ingeniería de datos, centrado en la creación de infraestructuras y canales de datos escalables.
• Áreas clave de aprendizaje: La certificación abarca el procesamiento de big data, 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 crear sistemas eficientes de almacenamiento y recuperación de datos.

Certificaciones de DataCamp

¿Qué trabajos puedes conseguir con una certificación en machine learning?

La certificación en machine learning abre las puertas a una amplia gama de oportunidades profesionales en el sector tecnológico, ya que valida tu experiencia en uno de los campos más demandados. Estas son algunas de las funciones clave que pueden desempeñar los candidatos con certificación en machine learning:

1. Ingeniero de Aprendizaje Automático

• Función: Diseñar e implementar modelos de machine learning para resolver problemas empresariales, optimizando algoritmos para mejorar el rendimiento y la escalabilidad.
• Habilidades: Dominio de lenguajes de programación como Python o R, conocimientos de marcos de ML (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch) y experiencia con plataformas de nube.

Consulta nuestra guía completa sobre cómo convertirte en ingeniero de machine learning para obtener más información. 

2. Científico de datos

• Función: Analizar e interpretar datos complejos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas. Utiliza técnicas de machine learning para predecir tendencias y patrones futuros.
• Habilidades: Sólidas habilidades analíticas, experiencia con herramientas y software estadísticos, y capacidad para comunicar los resultados de manera eficaz.

Descubre más sobre cómo convertirte en científico de datos en nuestra guía de ocho pasos. 

3. Ingeniero de PLN (procesamiento del lenguaje natural)

• Función: Trabaja en sistemas que permiten a los ordenadores comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Entre sus aplicaciones se incluyen chatbots, servicios de traducción y análisis de opiniones.
• Habilidades: Conocimientos de lingüística, experiencia con bibliotecas y marcos de trabajo de PLN, y habilidades de programación.

Nuestro programa de habilidades «Procesamiento del lenguaje natural con Python» puede ayudarte a dominar los fundamentos que necesitarás para desarrollar esta carrera profesional. 

4. Analista de datos

• Función: Extrae y analiza datos para identificar tendencias, patrones y conocimientos. A menudo implica el uso de técnicas de machine learning para mejorar el análisis de datos.
• Habilidades: Sólidos conocimientos de estadística, dominio de herramientas de visualización de datos y experiencia con SQL y lenguajes de programación.

Lee más sobre cómo convertirte en analista de datos y en qué consiste esta profesión en nuestra guía específica. 

5. Desarrollador de inteligencia empresarial

• Función: Desarrollar, implementar y mantener interfaces de BI, como herramientas de consulta, paneles de visualización de datos y herramientas de modelado de datos, incorporando modelos de machine learning para el análisis predictivo.
• Habilidades: Experiencia con herramientas de BI, conocimientos de gestión de bases de datos y comprensión de las aplicaciones de machine learning en los negocios.

Nuestra guía sobre cómo convertirse en programador de Power BI puede ayudarte a dar el salto a este campo. 

Reflexiones finales

Obtener una certificación en machine learning es una decisión estratégica en el mundo actual, tan centrado en la tecnología. Mejora tu perfil profesional y profundiza tu comprensión de conceptos críticos del aprendizaje automático. DataCamp, con sus cursos completos y certificaciones específicas para cada función, ofrece una trayectoria personalizada para dominar el machine learning, tanto si eres principiante como si eres un profesional con experiencia.

Considera el programa «Fundamentos del machine learning» de DataCamp como punto de partida o para refrescar tus conocimientos. Este programa proporciona una base sólida en técnicas y conceptos esenciales del aprendizaje automático, y te dota de los conocimientos necesarios para destacar en este campo.

Aprovecha esta oportunidad para mejorar tus habilidades y avanzar en tu carrera profesional. Comienza tu andadura en machine learning con el programa «Fundamentos del machine learning» de DataCamp y prepárate para triunfar en el mundo en constante evolución de la ciencia de datos.