Duración
2 meses
Fecha de Inicio
21-04-2026
Modalidad
online
Dificultad
Principiante
Precio
289 €
El Curso de Fundamentos de Machine Learning de Academia IA está diseñado para introducir a profesionales sin experiencia técnica en el mundo del aprendizaje automático aplicado. El programa aborda los principios esenciales del machine learning, cómo funcionan los modelos predictivos y de qué forma estas tecnologías están transformando sectores como el marketing, las finanzas y los recursos humanos.
A lo largo de la formación explorarás los principales tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo. Trabajarás con herramientas visuales y plataformas no-code orientadas a la construcción de modelos predictivos básicos, interpretación de resultados, y aplicación de técnicas de análisis de datos sin necesidad de programar. El curso incluye un Proyecto Final donde aplicarás los conocimientos adquiridos en un caso práctico real de tu ámbito profesional.
El machine learning se ha convertido en uno de los campos más demandados del mercado tecnológico global. Las organizaciones de todos los sectores están adoptando modelos de aprendizaje automático para tomar mejores decisiones, predecir comportamientos y optimizar procesos, generando una necesidad urgente de profesionales capaces de entender y aplicar estas tecnologías.
El propósito del curso es proporcionar una base sólida y práctica en machine learning a personas sin perfil técnico. Aprenderás a identificar qué problemas reales pueden resolverse con aprendizaje automático, interpretar los resultados de modelos predictivos, trabajar con datos de forma estructurada, utilizar plataformas visuales para construir soluciones básicas, y comunicar hallazgos de forma comprensible para equipos no técnicos.
La formación incluye el trabajo con herramientas como Google Teachable Machine, Obviously AI y plataformas de visualización de datos, culminando con un Proyecto Final donde desarrollarás una solución completa de machine learning aplicada a un problema real de tu entorno profesional.
El Curso de Fundamentos de Machine Learning te capacita para trabajar en departamentos de análisis de negocio, equipos de transformación digital, áreas de marketing con enfoque en datos, y cualquier rol que requiera comprensión y aplicación básica de modelos predictivos. Podrás colaborar con equipos de data science, actuar como enlace entre negocio y tecnología, o desarrollarte como analista de datos junior con conocimientos en IA.
La formación te prepara para identificar oportunidades de aplicación del machine learning en tu empresa, interpretar resultados de modelos de clasificación y predicción, preparar y estructurar conjuntos de datos para su análisis, construir prototipos básicos de modelos predictivos sin programación, y presentar conclusiones basadas en datos a directivos y equipos no técnicos.
También adquirirás competencias para evaluar la calidad de modelos de machine learning, detectar errores comunes en la interpretación de datos, y proponer soluciones basadas en inteligencia artificial aplicada a procesos reales de negocio. El enfoque práctico te permitirá aplicar estos conocimientos desde el primer día en tu entorno laboral actual.
info@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede desde cualquier lugar sin desplazamientos. Concilia tu aprendizaje en machine learning con tu actividad profesional actual
No necesitas saber código ni estadística avanzada. Aprenderás machine learning con herramientas visuales pensadas para novatos.
Aprende con Google Teachable Machine, Obviously AI y plataformas de visualización que empresas usan hoy para tomar decisiones.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
( +34 ) 603 10 53 37
Completar el Curso de Fundamentos de Machine Learning te posiciona en un mercado laboral que demanda cada vez más profesionales capaces de trabajar con datos e inteligencia artificial. Las empresas buscan perfiles que entiendan el aprendizaje automático y sepan aplicarlo para tomar mejores decisiones, incluso sin ser ingenieros de datos.
Acceso a uno de los sectores con mayor proyección laboral: El machine learning es la base tecnológica de la mayoría de sistemas de IA actuales. Dominar sus fundamentos te abre las puertas a sectores como fintech, salud digital, marketing analítico y e-commerce, donde la demanda de profesionales con estas habilidades supera con creces la oferta disponible.
Capacidad para trabajar con datos y tomar decisiones informadas: Aprenderás a extraer valor real de los datos que ya existen en tu empresa. Esta habilidad te convierte en un profesional más completo, capaz de basar sus decisiones en evidencias objetivas y resultados medibles en lugar de suposiciones o intuiciones.
Diferenciación real en procesos de selección: El conocimiento en machine learning es todavía una competencia escasa fuera de los perfiles técnicos. Incluirla en tu perfil profesional te distingue de forma inmediata frente a otros candidatos, especialmente en roles de negocio, análisis y gestión de proyectos digitales.
Integración en una comunidad activa de profesionales en IA: Al formarte con Academia IA te incorporas a una red de +400 alumnos que comparten casos de uso, dudas, recursos y oportunidades laborales, enriqueciendo tu aprendizaje más allá del contenido del propio curso.
El machine learning es la columna vertebral de la inteligencia artificial moderna. Desde los sistemas de recomendación de Netflix hasta los modelos de detección de fraude bancario, el aprendizaje automático impulsa decisiones críticas en prácticamente todos los sectores. Según estimaciones del Foro Económico Mundial, los perfiles relacionados con IA y datos se encuentran entre los de mayor crecimiento del mercado laboral en la próxima década.
Transformación de todos los sectores económicos: El machine learning ya no es exclusivo de las grandes tecnológicas. Empresas de retail, salud, logística, educación y servicios financieros están integrando modelos predictivos en sus operaciones cotidianas. Los profesionales que entiendan cómo funcionan estos sistemas y sepan interpretarlos se convierten en activos estratégicos para cualquier organización, independientemente de su tamaño o sector.
Brecha de talento crítica en el mercado hispanohablante: A diferencia del mercado anglosajón, la formación práctica en machine learning en español sigue siendo escasa y frecuentemente inaccesible para perfiles no técnicos. Esta brecha representa una oportunidad única para quienes se forman ahora, ya que la demanda de profesionales capaces de aplicar y comunicar conceptos de aprendizaje automático crece a un ritmo muy superior a la oferta de talento disponible.
Ventaja competitiva sostenible a largo plazo: Comprender los fundamentos del machine learning no es una moda pasajera, sino una competencia estructural del mercado laboral del siglo XXI. Quienes invierten hoy en esta formación no solo mejoran su posición actual, sino que construyen una base de conocimiento que se revaloriza con el tiempo a medida que la IA se integra más profundamente en la economía global.
Ease of learning
El plan de estudios del Curso de Fundamentos de Machine Learning sigue una estructura progresiva que va de lo conceptual a lo aplicado, replicando el proceso real que siguen los equipos de datos en las empresas. Cada bloque construye sobre el anterior, garantizando que los conceptos sean comprensibles sin experiencia técnica previa y aplicables de forma inmediata en contextos laborales reales.
La formación comienza con los fundamentos teóricos del machine learning: qué es, cómo aprenden las máquinas, y cuáles son los tipos principales de aprendizaje (supervisado, no supervisado y por refuerzo). Los primeros bloques cubren también la preparación y limpieza de datos, la comprensión de variables, etiquetas y características, y el uso de herramientas como Google Teachable Machine para construir los primeros modelos sin escribir una sola línea de código.
Los bloques intermedios y avanzados abordan los algoritmos de clasificación y regresión más utilizados, la evaluación de modelos mediante métricas de rendimiento, la detección de errores como el sobreajuste, y la aplicación de plataformas no-code como Obviously AI para casos de uso empresariales reales. El programa culmina con un Proyecto Final en el que el alumno diseña, entrena y documenta un modelo de machine learning aplicado a un problema concreto de su entorno profesional.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final es la etapa culminante del programa y representa la integración práctica de todas las competencias adquiridas durante la formación. Consiste en el diseño y desarrollo completo de una solución basada en machine learning aplicada a un problema real de tu entorno profesional: desde la identificación del reto hasta la construcción del modelo, su evaluación y la presentación de resultados con un enfoque orientado al negocio.
El proyecto abarca todas las fases del flujo de trabajo real de un modelo de aprendizaje automático: definición del problema y selección del tipo de modelo adecuado, recopilación y preparación del dataset, construcción del modelo con herramientas no-code, evaluación mediante métricas de rendimiento como precisión y exactitud, interpretación de los resultados obtenidos, y elaboración de una documentación final que incluye conclusiones, limitaciones y propuestas de mejora. Cada fase replica el proceso que siguen los equipos de datos en entornos profesionales reales.
El trabajo final debe presentarse con un nivel de calidad suficiente para ser utilizado como portfolio profesional o como propuesta interna en tu empresa. La documentación demuestra tu capacidad para identificar oportunidades de aplicación del machine learning, estructurar un problema de datos de forma rigurosa y comunicar soluciones a audiencias no técnicas. Este proyecto tangible te permitirá diferenciarte en procesos de selección y acreditar competencias reales ante empleadores, clientes o equipos de trabajo.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
No, no necesitas ningún conocimiento de programación ni de estadística avanzada. El Curso de Fundamentos de Machine Learning de Academia IA está diseñado específicamente para personas sin perfil técnico que quieren entender y aplicar el aprendizaje automático desde un enfoque práctico y accesible. Todo el trabajo con modelos se realiza a través de plataformas visuales y herramientas no-code que permiten construir, entrenar y evaluar modelos sin escribir una sola línea de código. El objetivo es que entiendas cómo funciona el machine learning, sepas interpretarlo y puedas aplicarlo en tu trabajo, no que te conviertas en un ingeniero de datos.
El curso trabaja con herramientas diseñadas para perfiles no técnicos pero con aplicación profesional real. Aprenderás a usar Google Teachable Machine para construir tus primeros modelos de clasificación de forma visual e intuitiva. También trabajarás con Obviously AI, una plataforma no-code que permite entrenar modelos predictivos sobre datos reales de negocio sin programación. Se incluyen además herramientas de preparación y visualización de datos que te ayudarán a entender qué hay en tus datasets antes de construir cualquier modelo. El enfoque es siempre aplicado: no estudiarás las herramientas de forma aislada, sino en el contexto de casos de uso reales y relevantes para el mercado laboral actual.
Sí, absolutamente, y ese es precisamente el enfoque del curso. El machine learning tiene aplicaciones directas en cualquier sector que trabaje con datos: retail para predecir la demanda de productos, recursos humanos para analizar rotación de personal, marketing para segmentar audiencias, finanzas para detectar anomalías, salud para anticipar riesgos, y muchos otros. No necesitas trabajar en una empresa tecnológica para beneficiarte de estas competencias. Durante la formación trabajarás con ejemplos de distintos sectores y el Proyecto Final lo desarrollarás sobre un problema real de tu propio entorno profesional, garantizando que lo aprendido tenga aplicación inmediata.
La diferencia principal está en el enfoque, la estructura y la accesibilidad para perfiles no técnicos. La mayoría de recursos gratuitos sobre machine learning asumen conocimientos de Python, matemáticas o estadística que muchos profesionales no tienen, lo que genera frustración y abandono. El Curso de Fundamentos de Machine Learning de Academia IA está construido desde cero para personas sin experiencia técnica, con una metodología progresiva que prioriza la comprensión práctica sobre la teoría abstracta. El contenido está creado por profesionales que trabajan en empresas de IA y se actualiza con las tendencias reales del mercado. Además, cuentas con acceso a una comunidad activa de +400 alumnos en Skool donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del curso.
