Curso de Machine Learning SEPE 2026: Aprendizaje Automático Gratuito con Certificado

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Ultima actualizacion: 12 de abril de 2026

Respuesta rápida: El SEPE ofrece formación gratuita en Machine Learning en 2026 a través de especialidades de inteligencia artificial y análisis de datos. Aprenderás algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, Python aplicado y herramientas como Scikit-learn.

Contenido revisado y actualizado el 21 de febrero de 2026.

El Machine Learning o aprendizaje automático es una de las ramas más demandadas de la inteligencia artificial. Permite a los ordenadores aprender patrones a partir de datos históricos y hacer predicciones o clasificaciones sin ser programados explícitamente para cada tarea. Desde la detección de fraude bancario hasta la recomendación de productos en tiendas online, el Machine Learning está presente en casi todos los sectores económicos.

El SEPE ha incorporado formación en Machine Learning dentro de sus especialidades de informática y comunicaciones, ofreciendo la oportunidad de acceder a esta disciplina de forma gratuita y con certificación oficial.

¿Qué es el Machine Learning?

El aprendizaje automático es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar algoritmos capaces de mejorar su rendimiento a medida que procesan más datos. En lugar de programar reglas explícitas, se entrena un modelo con datos de ejemplo para que aprenda a reconocer patrones y tome decisiones por sí mismo. Existen tres tipos principales: el aprendizaje supervisado, donde el modelo aprende a partir de datos etiquetados; el aprendizaje no supervisado, donde encuentra patrones ocultos sin etiquetas; y el aprendizaje por refuerzo, donde el modelo aprende mediante ensayo y error.

Temario del curso de Machine Learning SEPE

Fundamentos matemáticos y estadísticos

Álgebra lineal básica, probabilidad y estadística aplicada, conceptos de optimización y funciones de coste. Este módulo proporciona las bases matemáticas necesarias para entender cómo funcionan los algoritmos, explicadas de forma práctica y aplicada.

Python para Machine Learning

Uso de Python como herramienta principal: bibliotecas NumPy y Pandas para manipulación de datos, Matplotlib y Seaborn para visualización, y Scikit-learn como framework principal de aprendizaje automático. Jupyter Notebooks como entorno de trabajo.

Aprendizaje supervisado

Regresión lineal y logística, árboles de decisión, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN) y redes neuronales básicas. Cada algoritmo se estudia con su teoría fundamental y se aplica a datasets reales para resolver problemas de predicción y clasificación.

Aprendizaje no supervisado

Clustering con K-Means y DBSCAN, reducción de dimensionalidad con PCA, análisis de componentes principales y detección de anomalías. Estos algoritmos son fundamentales para descubrir segmentos de clientes, detectar fraudes y encontrar patrones ocultos en los datos.

Evaluación y optimización de modelos

Métricas de rendimiento como precisión, recall, F1-score y AUC-ROC. Técnicas de validación cruzada, división train-test, ajuste de hiperparámetros con Grid Search y Random Search, y estrategias para evitar el sobreajuste y el subajuste.

Proyecto final aplicado

Desarrollo de un proyecto completo de Machine Learning de principio a fin: definición del problema, exploración de datos, preprocesamiento, selección y entrenamiento de modelos, evaluación y presentación de resultados.

Requisitos

Es recomendable tener nociones básicas de programación en Python y fundamentos de matemáticas a nivel de bachillerato. Algunos cursos parten desde cero, pero la mayoría asumen conocimientos básicos de programación. Se imparten en modalidad online y presencial con duraciones de 100 a 200 horas.

Proyectos prácticos para tu portfolio de ML

Los cursos del SEPE incluyen ejercicios aplicados, pero para destacar en el mercado laboral conviene desarrollar proyectos adicionales que puedas mostrar. Algunos proyectos clásicos para un portfolio de Machine Learning junior incluyen un predictor de precios de vivienda utilizando regresión con datos reales del mercado inmobiliario español, un clasificador de opiniones que analice reseñas de productos o restaurantes y determine si son positivas o negativas, un sistema de recomendación de películas o libros basado en las preferencias del usuario, y un detector de spam para correos electrónicos. Estos proyectos demuestran que dominas el ciclo completo: obtención de datos, limpieza, exploración, modelado, evaluación y presentación de resultados. Publicarlos en GitHub con documentación clara es la mejor forma de mostrar tus competencias a futuros empleadores.

Cómo inscribirse

Busca en el catálogo del SEPE con términos como «machine learning», «aprendizaje automático» o «inteligencia artificial». Consulta también FUNDAE y los programas Digitalízate.

Salidas profesionales

Machine Learning Engineer junior, científico de datos, analista de inteligencia artificial, especialista en automatización inteligente, técnico de visión artificial y consultor de transformación digital con IA. Los salarios para perfiles de ML en España oscilan entre los treinta mil y los sesenta mil euros anuales.

Aplicaciones reales del Machine Learning en España

El Machine Learning no es solo teoría académica: ya está transformando sectores enteros de la economía española. En la banca, los algoritmos de ML detectan transacciones fraudulentas en milisegundos analizando patrones de comportamiento anómalos en millones de operaciones diarias. Los bancos españoles utilizan modelos de scoring crediticio basados en ML para evaluar la solvencia de clientes, sustituyendo los sistemas de puntuación tradicionales por modelos más precisos y dinámicos.

En el sector sanitario, hospitales españoles están implementando modelos de ML para la detección temprana de enfermedades a partir de imágenes médicas, la predicción de ingresos hospitalarios y la optimización de turnos de personal. En el comercio electrónico, los sistemas de recomendación que sugieren productos basándose en tu historial de compras y navegación son modelos de ML en acción. En la industria, el mantenimiento predictivo utiliza sensores y algoritmos para anticipar cuándo va a fallar una máquina antes de que lo haga, evitando paradas de producción costosas. Y en el marketing digital, los algoritmos de ML optimizan las pujas publicitarias en tiempo real, segmentan audiencias y personalizan las comunicaciones a escala.

Diferencia entre Machine Learning, Deep Learning e IA

Estos términos se usan a menudo de forma intercambiable, pero tienen diferencias importantes. La Inteligencia Artificial es el campo más amplio: abarca cualquier sistema que simule capacidades humanas como el razonamiento, el aprendizaje o la percepción. El Machine Learning es una subdisciplina de la IA que se centra en algoritmos que aprenden de los datos sin ser programados explícitamente. Y el Deep Learning es a su vez una subdisciplina del Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para resolver problemas especialmente complejos como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural o la conducción autónoma. Los cursos del SEPE suelen centrarse en Machine Learning clásico, que es el que tiene más aplicaciones prácticas inmediatas y no requiere infraestructura de computación especializada para empezar a trabajar.

Herramientas y frameworks de Machine Learning

El ecosistema de herramientas de ML que aprenderás en los cursos del SEPE incluye las más utilizadas en la industria española y global. Scikit-learn es el framework de referencia para ML clásico: ofrece implementaciones optimizadas de los algoritmos más comunes con una API consistente y bien documentada. Para la manipulación y exploración de datos, Pandas y NumPy son imprescindibles. Jupyter Notebooks es el entorno de trabajo estándar que permite documentar todo el proceso de análisis. Y para la fase de evaluación y comparación de modelos, herramientas como MLflow permiten registrar experimentos y comparar el rendimiento de diferentes configuraciones de forma organizada.

En entornos empresariales más avanzados, también se utilizan plataformas como AWS SageMaker, Google Vertex AI y Azure Machine Learning, que permiten entrenar y desplegar modelos en la nube. Aunque los cursos del SEPE se centran en las herramientas fundamentales, el conocimiento adquirido es directamente transferible a estos entornos cloud, facilitando la transición al mundo profesional.

Cursos relacionados

Complementa con el curso de Inteligencia Artificial SEPE 2026, el curso de ChatGPT y los cursos de Programación.

Modalidades de formación

Presencial: ideal para formaciones que requieren práctica con herramientas, equipos o software específico. La interacción directa con el formador y los compañeros facilita el aprendizaje y el networking profesional.

Online (teleformación): cada vez más frecuente en áreas tecnológicas y digitales. Permite estudiar a tu ritmo dentro de los plazos establecidos, con acceso a materiales multimedia, foros y tutorías virtuales.

Aula virtual: clases en directo por videoconferencia con horario establecido. Combina la interacción del presencial con la comodidad de estudiar desde casa.

Semipresencial: parte online y parte presencial. Ideal para combinar la flexibilidad con las prácticas que requieren presencialidad.

Preguntas frecuentes

¿Puedo hacer este curso sin experiencia previa?
Sí, los cursos de nivel inicial están diseñados para personas sin conocimientos previos. Partirás desde los fundamentos y avanzarás progresivamente.

¿El certificado del SEPE es reconocido por las empresas?
Sí. Los certificados de profesionalidad son titulaciones oficiales reguladas por el BOE y reconocidas en toda España y la UE. Otros certificados de especialidad del SEPE, aunque no sean oficiales, también son valorados por las empresas como acreditación de formación.

¿Cuánto dura la formación?
Depende del tipo de curso: desde formaciones breves de cuarenta horas hasta certificados completos de quinientas o más horas que pueden extenderse durante varios meses.

¿Hay prácticas en empresa?
Los certificados de profesionalidad incluyen un módulo obligatorio de prácticas. Otros cursos de especialidad pueden incluirlas o no según la convocatoria específica.

Cómo maximizar tus oportunidades tras la formación

Completar un curso del SEPE es solo el primer paso. Para convertir tu formación en empleo real, necesitas una estrategia activa de búsqueda. Actualiza tu currículum incluyendo la formación recibida, las competencias adquiridas y las prácticas realizadas. Destaca especialmente los certificados de profesionalidad, ya que son titulaciones oficiales reconocidas por todas las empresas.

Regístrate en portales de empleo como InfoJobs, Indeed, LinkedIn y en las bolsas de empleo específicas de tu sector. Muchos centros de formación del SEPE mantienen bolsas de empleo propias donde las empresas colaboradoras publican ofertas dirigidas a antiguos alumnos. No subestimes el poder del networking profesional: mantén contacto con tus compañeros de curso y con los profesionales que conozcas durante las prácticas.

Considera también encadenar formaciones complementarias. Si has completado un certificado de nivel uno, el siguiente paso lógico es acceder a un certificado de nivel dos en la misma familia profesional. Cada nivel te abre puertas a puestos con mayor responsabilidad y mejor retribución. Además, cursos transversales de idiomas, ofimática avanzada o competencias digitales siempre suman puntos en cualquier proceso de selección.

El papel de la orientación laboral del SEPE

Uno de los servicios menos aprovechados del sistema público de empleo es la orientación laboral personalizada. Todas las oficinas de empleo cuentan con orientadores profesionales que pueden ayudarte gratuitamente a definir tu itinerario formativo y laboral. Este servicio incluye la identificación de tus competencias previas, el análisis del mercado laboral en tu zona, la selección de la formación más adecuada para tu perfil y el acompañamiento durante la búsqueda activa de empleo.

Las sesiones de orientación pueden incluir talleres prácticos de elaboración de currículum, preparación de entrevistas, búsqueda de empleo en internet, desarrollo de marca personal y técnicas de networking profesional. Todo completamente gratuito y adaptado a tu situación personal. Un buen orientador puede marcar la diferencia entre elegir un curso que realmente mejore tu empleabilidad y otro que no responda a las necesidades del mercado laboral en tu entorno.

Tendencias en formación para el empleo 2026

El panorama de la formación profesional está evolucionando rápidamente. Las microcredenciales y la formación modular permiten adaptar la formación a tu ritmo sin comprometerte con programas largos desde el inicio. Las competencias digitales transversales son cada vez más imprescindibles independientemente del sector. La formación vinculada a la sostenibilidad y la transición ecológica gana protagonismo con cursos en energías renovables, eficiencia energética y economía circular.

La inteligencia artificial y la automatización están creando nuevas necesidades formativas: prompt engineering, gestión de herramientas de IA, supervisión de procesos automatizados y análisis de datos asistido por IA empiezan a aparecer en el catálogo formativo del SEPE. Formarse en estas áreas te posiciona en la vanguardia del mercado laboral y te diferencia significativamente de otros candidatos.

Recursos adicionales para complementar tu formación

Además de los cursos del SEPE, existen otros recursos gratuitos que pueden complementar tu perfil: Google Actívate, Microsoft Learn, Coursera (cursos auditados) y edX ofrecen formación gratuita en múltiples áreas. Las bibliotecas públicas ofrecen acceso a plataformas de formación online. Las Cámaras de Comercio organizan programas formativos gratuitos para desempleados y emprendedores. Las asociaciones sectoriales organizan jornadas y talleres que, además de formarte, te permiten hacer contactos profesionales.

La clave está en combinar la formación oficial del SEPE con estos recursos complementarios para construir un perfil profesional completo, actualizado y diferenciado que destaque frente a otros candidatos en los procesos de selección. Recuerda que la formación continua ya no es opcional sino imprescindible en un mercado laboral que cambia cada vez más rápido.

Acreditación de competencias: la vía alternativa

Si ya cuentas con experiencia laboral en el sector pero no dispones de titulación oficial, existe un procedimiento de reconocimiento de competencias profesionales adquiridas por experiencia. Regulado por el BOE y gestionado por las comunidades autónomas, permite obtener unidades de competencia de certificados de profesionalidad sin necesidad de cursar toda la formación desde cero. Necesitas al menos tres años de experiencia demostrable o trescientas horas de formación no formal relacionada. Las unidades acreditadas son acumulables y puedes completar el certificado combinando acreditación con formación complementaria.

Formación online del SEPE: cómo funciona en la práctica

La modalidad online se ha convertido en una parte fundamental de la oferta formativa del SEPE. Los cursos se imparten a través de plataformas de teleformación que incluyen contenidos multimedia interactivos, foros de debate con compañeros y formadores, tutorías virtuales personalizadas, ejercicios prácticos y evaluaciones periódicas. Para seguir un curso online necesitas un ordenador o tablet con conexión a internet estable y un navegador web actualizado.

Los cursos online tienen la ventaja de permitir mayor flexibilidad horaria, ya que puedes acceder a los contenidos en cualquier momento dentro de los plazos establecidos. Sin embargo, requieren disciplina y constancia: la tasa de abandono en formación online es superior a la presencial. Para evitarlo, establece un horario fijo de estudio, participa activamente en los foros, no dejes las tareas para el último momento y aprovecha las tutorías disponibles para resolver dudas cuanto antes.

Es importante distinguir entre cursos completamente online y cursos semipresenciales. Los semipresenciales combinan la formación a distancia con sesiones presenciales puntuales para prácticas, tutorías grupales o exámenes. Esta modalidad suele ofrecer lo mejor de ambos mundos: flexibilidad para la parte teórica y contacto directo para la parte práctica y evaluativa.

Compatibilidad con prestaciones por desempleo

Una de las preocupaciones más frecuentes es si realizar un curso SEPE afecta al cobro de la prestación o subsidio por desempleo. La respuesta es clara: la formación SEPE es totalmente compatible con el cobro de prestaciones. De hecho, participar en formación para el empleo demuestra búsqueda activa y disponibilidad, dos requisitos fundamentales para mantener la prestación.

Además de la compatibilidad, rechazar un curso adecuado a tu perfil profesional cuando te lo ofrecen desde la oficina de empleo puede suponer sanciones, incluyendo la suspensión temporal o definitiva de la prestación. Por tanto, la formación SEPE no solo es compatible con el paro sino que es prácticamente obligatoria cuando te la proponen.

Si recibes una oferta de empleo mientras estás realizando un curso, puedes aceptarla y abandonar la formación sin penalización, ya que la inserción laboral es el objetivo último de todo el sistema de formación para el empleo. Comunícalo siempre a tu oficina de empleo y al centro de formación.

Topes paro 2026 (RD 126/2026): Sin hijos: máx 1.225€/mín 527€ · 1 hijo: máx 1.400€/mín 705€ · 2+ hijos: máx 1.575€/mín 705€

sede.sepe.gob.es — consulta con Cl@ve PIN.

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Datos verificados 2026

• El curso de Machine Learning ofrece formación gratuita y un certificado al finalizar, facilitando el acceso a nuevas oportunidades laborales (fuente: sepe.es).
• Los cursos están diseñados para adaptarse a diferentes niveles de conocimiento, permitiendo a los estudiantes progresar a su propio ritmo (fuente: sepe.es).
• Las prácticas de 80 horas son una parte integral del curso, proporcionando experiencia práctica en el campo del aprendizaje automático (fuente: BOE).
• El cumplimiento del 75% de asistencia es obligatorio para recibir el certificado, asegurando que los estudiantes estén bien preparados (fuente: RD 659/2023).
• Las empresas pueden beneficiarse de la financiación de FUNDAE, lo que reduce significativamente el coste de la formación (fuente: FUNDAE).
• El curso está alineado con las normativas vigentes, garantizando su validez y reconocimiento en el mercado laboral (fuente: Ley 30/2015).
• Los servicios autonómicos como SAE y SOC ofrecen apoyo adicional para la inserción laboral de los participantes (fuente: sepe.es).