Los 10 mejores cursos online de machine learning y data science de 2024

El mundo de la inteligencia artificial está en auge, sobre todo con los resultados que estamos viendo de aplicaciones como ChatGPT, DALL-E y Stable Diffusion, entre otras. Si quieres adentrarte en esta área, pero no como usuario de estas tecnologías, sino que quieres aprender las bases que hay detrás de los algoritmos de machine learning y data science, ya sea para aplicarlos en proyectos personales o para impulsar tu carrera profesional, en este artículo te voy a presentar las mejores diez formaciones online con las que puedes aprender sobre estos temas.

Sobre los cursos de este artículo

Las formaciones que vamos a ver en este artículo están agrupadas en tres categorías distintas según el tipo de método formativo. Si ya leíste mi artículo sobre cursos online de Python, se trata de las mismas categorías: centros formativos online, cursos en Udemy y especializaciones en Coursera. En caso contrario, te cuento brevemente las ventajas y desventajas de cada una. Antes de ello, aclarar que ninguno de estos tres métodos de aprendizaje es mejor que otro, ya que eso dependerá de tus circunstancias personales.

Centros formativos online

En los centros formativos online, por norma general, vas a tener clases online en directo en las que puedes preguntar tus dudas directamente a los profesores y siempre tendrás un acompañamiento por parte de éstos. En esta modalidad también encontramos otras ventajas, como la posibilidad de obtener un título avalado por una universidad o la realización de prácticas en empresas. Sin embargo, estas ventajas también se traducen en unos costes económicos más elevados respecto a las otras dos opciones.

Cursos de Udemy

La otra cara de la moneda son los cursos de Udemy.En este caso hablamos de clases pregrabadas sin soporte, que puedes ir haciendo a tu ritmo. Esto implica un mayor nivel de compromiso contigo mismo si realmente quieres aprender y sacarle provecho. Sin embargo, a pesar de no tener el prestigio que puede tener un centro formativo online, estamos hablando de cursos mucho más económicos, sobre todo si aprovechas alguna de las ofertas que Udemy hace a menudo.

Especializaciones en Coursera

Las especializaciones en Coursera son series de cursos sobre una temática concreta, también en formato de clases pregrabadas, e impartidos por instituciones y empresas reputadas como Google o IBM. Estas especializaciones suelen darse en inglés, aunque generalmente las clases tienen subtítulos y transcripciones en español, y los materiales de referencia también están traducidos. Por tanto, aunque no tengas mucha soltura con el inglés, tienes la posibilidad de obtener un certificado de una empresa top como Google. En cualquier caso, el acceso a los cursos es mediante el pago de una membresía mensual que puedes cancelar en cualquier momento.

Centros formativos online

Curso de Big Data (Tokio School)

Este Curso de Big Data de Tokio tiene 400 horas de duración, y su foco es darte las herramientas y conocimientos para trabajar como data scientist. Al completarlo, tienes la opción de obtener un certificado avalado, en este caso, por la Universidad Católica de Murcia (equivalente a 30 ECTS).

El programa del curso está orientado a obtener la certificación en Data Science de IBM. Esto incluye: el ciclo de vida de los datos, el análisis de los mismos con Python, R y PySpark, y la presentación de proyectos de big data mediante el storytelling. Además, puedes cursar una especialidad adicional a escoger entre Apache Hadoop y Business Intelligence. En el primero aprendes Hadoop, una aplicación de procesamiento de datos en paralelo. En el segundo te enseñan a utilizar herramientas de visualización de datos muy utilizadas en la industria como son PowerBI y Tableau.

Dos aspectos adicionales a destacar son, por un lado, el acceso a un curso adicional de metodologías de Scrum Manager, y, por otro, la posibilidad de realizar entre 60 y 300 horas de prácticas en empresas. Este curso es, por tanto, una buena opción si quieres trabajar como data scientist y ya tienes algunas nociones básicas de programación.

Máster en Data Science & AI (Nuclio Digital School)

El Máster en Data Science & AI de Nuclio es una formación online de unos cinco meses de duración, aunque también dispone de modalidad presencial en Madrid y Barcelona. Además, al completarla tienes la posibilidad de obtener un título universitario propio de experto en Data Science por la Universitat de Vic, equivalente a 27 créditos ECTS.

La formación se divide en 6 módulos. A diferencia de la anterior formación, te enseñan Python a parte de sus librerías más populares de data science, así como SQL para manejar bases de datos. Además, en esta formación de Nuclio también aprendes todo el proceso consistente en el análisis de datos (limpieza, transformación y visualización); sin olvidar tareas de machine learning tanto supervisadas como no supervisadas; y el procesamiento de imágenes, texto, vídeo y sonido con deep learning.

Algo a destacar de esta formación es su orientación práctica, donde trabajas con datasets reales y tienes proyectos a entregar. En este sentido, los profesores son profesionales del sector que combinan la enseñanza con sus trabajos en la industria. Por tanto, se trata de una buena opción para adquirir unas bases sólidas en el área de data science.

Bootcamp en Data Science, IA y Machine Learning (ID Bootcamps)

Este Botcamp en Data Science de ID Bootcamps tiene una duración de 450 horas, que se pueden cursar de forma intensiva en 3 meses o a tiempo parcial en 9 meses. En ambos casos la formación se puede realizar completamente online o en modalidad híbrida con una parte de clases presenciales en Madrid y el resto en remoto vía Zoom.

El temario consta de un pre-curso de Python y 8 módulos de formación bien estructurados, entre los cuales se incluye un proyecto final. A lo largo de los módulos aprendes Python, los conceptos de matemáticas y estadística necesarios para comprender los algoritmos de machine learning, bases de datos, web scraping y uso de APIs para la extracción de datos. También técnicas de visualización de datos, así como los distintos algoritmos de machine learning disponibles y técnicas de procesado del lenguaje natural (NLP).

En resumen, esta formación está pensada para iniciar una carrera profesional en el sector IT, tanto si buscas tu primera experiencia laboral como un cambio profesional. Aunque sea la opción más cara en este análisis, también se trata de una formación intensiva en un corto espacio de tiempo, totalmente práctica, donde aprendes cosas útiles para el mercado laboral.

Cursos en Udemy

Machine Learning y Data Science: Curso Completo con Python 3

Si estás interesado en aprender las bases de los algoritmos de machine learning, te recomiendo el curso Machine Learning y Data Science: Curso Completo con Python 3 de Santiago Hernández. El nivel de este curso está enfocado a personas que no tienen conocimientos sobre la materia, o solamente algunos conocimientos básicos. En él, además, aprenderás las matemáticas que hay detrás de los algoritmos.

El curso empieza enseñándote a preparar tu computadora con un entorno de trabajo para aprender machine learning con Python 3. También te enseña las bases de las principales librerías para data science como son: NumPy, pandas y Matplotlib. A partir de ahí te introduce las distintas ramas y algoritmos de Machine Learning. Entre estos: la regresión y la clasificación, Support Vector Machines (SVM), árboles de decisión, clustering y deep learning, entre otros. Además, cada tema se complementa con una gran variedad de ejercicios y casos de uso prácticos reales como, por ejemplo, creación de un filtro de spam.

Como te comentaba al principio, este curso pretende tratar una gran variedad de temas. Por tanto, no es un curso que te recomendaría si lo que buscas es profundizar en alguna técnica concreta de Machine Learning.

Machine Learning de A a la Z: R y Python para Data Science

Una alternativa al curso anterior es el curso Machine Learning de A a la Z: R y Python para Data Science del instructor Juan Gabriel Gomila. Se trata de un curso ideal para personas que se quieran iniciar en el machine learning y conocer un amplio abanico de algoritmos disponibles en este campo.

Con más de 50 horas de duración y dividido en diez partes, se trata de un curso bastante profundo en cuanto a la cantidad de temas tratados. En particular, aprendes sobre los distintos tipos de algoritmos disponibles para realizar tareas de regresión, clasificación, clustering, procesamiento natural del lenguaje y deep learning, entre otras. También se explican los fundamentos matemáticos de los algoritmos, aunque sin entrar en mucho detalle. Las clases se acompañan con ejercicios prácticos resueltos por el profesor, y quizás le falten más ejercicios a resolver por parte del alumno.

En algunas ocasiones el código utilizado no está actualizado a la última versión de la librería utilizada y te toca investigar un poco por tu cuenta. Por tanto, si esto no te supone un inconveniente se trata de un buen curso para conocer una gran variedad de modelos de machine learning.

Deep Learning de A a Z: redes neuronales en Python desde cero

El curso Deep Learning de A a Z: redes neuronales en Python desde cero, también impartido por Juan Gabriel Gomila, podríamos considerarlo como una continuación del curso anterior. Y, aunque no sea un requisito indispensable haber realizado el curso anterior, sí que es recomendable o por lo menos tener ya algunas bases en la materia.

El curso está estructurado en dos partes: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado; y en cada una de ellas se ven tres algoritmos, dando un total de seis algoritmos distintos. Las clases tratan los conceptos teóricos de cada algoritmo explicados de manera intuitiva y se acompañan materiales de referencia por si quieres profundizar más por tu cuenta. Además, cada tema cuenta con un proyecto específico donde además vas a aprender a utilizar las librerías de Python más populares para deep learning. Algunos de estos proyectos son: el reconocimiento de imágenes, la predicción de precios de acciones, la creación de un sistema de recomendaciones, entre otros.

En definitiva, se trata de un buen curso al que se le puede sacar mucho provecho si ya tienes una base sólida de Python y además tienes algo de conocimientos en probabilidad, estadística y álgebra lineal.

Curso Maestro: Visualizaciones y Análisis de Datos en Python

El Curso Maestro: Visualizaciones y Análisis de Datos en Python, impartido por Leonardo Kuffo, se centra en una área distinta de data science respecto los otros cursos que hemos visto de Udemy. Es un curso ideal para personas que quieran convertirse en expertos en análisis de datos y visualizaciones, y que busquen mejorar sus habilidades para comunicar hallazgos de manera efectiva a través de gráficos profesionales.

El curso está estructurado en seis niveles, que van desde visualizaciones univariables y multivariables hasta datos geográficos, redes y visualizaciones jerárquicas. A lo largo del curso, se aprende a utilizar más de 45 tipos de visualizaciones distintas. Para ello se utilizan tanto librerías populares de Python como son pandas, Matplotlib, Seaborn y Plotly, como Tableau, un software para la analítica de datos. Además, tiene un módulo de fundamentos de programación en Python para que los alumnos sin experiencia puedan seguir el curso sin problemas.

Especializaciones en Coursera

Certificado profesional de Ciencia de datos de IBM

Si tienes un nivel intermedio de inglés y quieres adentrarte en el mundo de la ciencia de datos de la mano de una compañía reputada como IBM, te recomiendo el Certificado profesional de Ciencia de datos de IBM. Se trata de una serie muy completa de 10 cursos pensados para un público sin experiencia en programación, y que quiera empezar su carrera en la ciencia de datos. De hecho, todo el material está muy enfocado a poder obtener un trabajo como científico de datos.

A lo largo de los cursos los instructores de IBM te introducen qué es y para qué sirve la ciencia de datos, te dan los fundamentos de Python, te enseñan a utilizar las librerías más populares de Python para ciencia de datos, el lenguaje SQL (muy importante para trabajar con bases de datos), y los distintos tipos de problemas que puedes resolver como científico de datos (regresión, clasificación, clustering, etc.). Un tema que no se toca en este certificado de IBM es el deep learning, pero el último de los cursos es un proyecto final donde puedes practicar tus conocimientos trabajando con bases de datos del mundo real.

Certificado profesional de Análisis de Datos de Google

El Certificado profesional de Análisis de Datos de Google es una buena alternativa a la anterior, que además está en español. Su objetivo es enseñarte las habilidades básicas de análisis de datos para que te puedas incorporar al mundo laboral. Para ello consta de 8 cursos, incluyendo un proyecto final, que abarcan temas como la preparación, el análisis y la visualización de los datos. Eso sí, se tratan de cursos básicos enfocados a personas sin experiencia en la materia.

A lo largo de los ocho cursos te enseñan a utilizar herramientas habituales en la industria como Google Sheets (sí, no te enseñan Excel 😉) y SQL para la gestión de los datos, Tableau para la parte de visualización y R como lenguaje de programación. Las clases están bien estructuradas, con vídeos cortos y buena producción.

Algunos aspectos negativos a destacar son la falta de fundamentos en estadística, que haya pocos ejercicios prácticos y, cómo no, que se hayan decantado por enseñar R en lugar de Python. En cualquier caso, es una buena opción para tener una primera aproximación al trabajo que hace un data analyst y obtener un certificado por parte de una compañía como Google.

Programa especializado: Aprendizaje automático

Para terminar, te voy a hablar de una especialización en inglés, con subtítulos y materiales en español, titulada Programa especializado: Aprendizaje automático. Se trata de una especialización ofrecida conjuntamente por la Universidad de Stanford y DeepLearning.ai, cuyo instructor principal es Andrew Ng.

Si no conoces a Andrew, decirte que es uno de los co-fundadores de Coursera y una persona muy influyente en el campo de la inteligencia artificial y el machine learning. Además de ser un profesor que enseña muy bien. Esta especialización es en realidad una actualización de su curso de machine learning en Coursera, muy popular dentro del mundo anglosajón, en la que se utiliza Python como lenguaje de programación en lugar de Octave como se hacía originalmente.

El programa formativo se divide en 3 cursos. El primero de ellos trata sobre algoritmos de regresión y clasificación. El segundo es el plato fuerte con redes neuronales y árboles de decisión; y el tercero trata algoritmos de aprendizaje no supervisado.Si no tienes dificultades con el inglés y quieres aprender machine learning de la mano de un referente a nivel mundial, con el añadido de obtener un certificado avalado por la prestigiosa Universidad de Stanford, este es tu curso.