Curso Machine Learning SEPE 2026: Python y Modelos Gratis

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📑 Índice de contenidos

El machine learning (aprendizaje automático) es la rama de la inteligencia artificial con mayor demanda laboral en España en 2026. Si quieres formarte gratis en modelos predictivos, algoritmos supervisados y no supervisados, y herramientas como scikit-learn o TensorFlow, el SEPE ofrece especialidades formativas reales que te permiten hacerlo sin coste alguno.

En esta guía te explicamos qué cursos de machine learning ofrece el SEPE, qué códigos de especialidad buscar, qué aprenderás exactamente, cómo inscribirte y cuáles son las salidas profesionales reales en 2026.

¿Qué es el machine learning y por qué formarte en 2026?

El machine learning es una subdisciplina de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender de datos sin ser programados explícitamente para cada tarea. En lugar de escribir reglas manualmente, se entrenan modelos con datos históricos para que detecten patrones y hagan predicciones.

En el mercado laboral español, el machine learning se aplica en sectores como la banca (detección de fraude, scoring crediticio), la salud (diagnóstico por imagen, predicción de reingreso hospitalario), el comercio electrónico (sistemas de recomendación), la industria (mantenimiento predictivo) y la logística (optimización de rutas). Según datos del Observatorio de las Ocupaciones del SEPE, los perfiles con competencias en aprendizaje automático se encuentran entre los más difíciles de cubrir, con salarios que oscilan entre los 35.000 y 60.000 euros anuales dependiendo de la experiencia y la especialización.

«La formaci\u00f3n en Machine Learning es una de las competencias m\u00e1s demandadas del mercado laboral actual. Los cursos SEPE gratuitos permiten acceder a esta tecnolog\u00eda sin barreras econ\u00f3micas.»

\u2014 Dr. Ram\u00f3n L\u00f3pez de M\u00e1ntaras, Director del Instituto de Investigaci\u00f3n en IA (IIIA-CSIC)

Especialidades formativas del SEPE en machine learning

El catálogo de especialidades formativas del SEPE incluye varias opciones directamente relacionadas con el machine learning. Estas son las más relevantes:

IFCT135PO — Machine Learning y Deep Learning: esta especialidad formativa se centra en los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo algoritmos de clasificación, regresión, clustering, redes neuronales y técnicas de deep learning. La duración oscila entre 60 y 200 horas según la convocatoria y el centro acreditado. Se imparte tanto en modalidad presencial como en teleformación.

IFCT173PO — Big Data: aunque su enfoque principal es el procesamiento de grandes volúmenes de datos, esta especialidad incluye módulos de machine learning aplicado a la toma de decisiones empresariales con datos masivos. Duración habitual de 100 a 300 horas.

IFCD107 — Especialista en Inteligencia Artificial: una formación más amplia (500 horas) que dedica módulos específicos a machine learning supervisado y no supervisado, redes neuronales convolucionales, recurrentes y transformers.

IFCT0019 — Inteligencia Artificial Aplicada a la Empresa: especialidad de 280 horas que incluye machine learning y deep learning como módulos centrales, orientado a la aplicación empresarial de algoritmos de IA.

Información general. Consulta convocatoria específica en sede.sepe.gob.es.

¿Qué aprenderás en un curso de machine learning del SEPE?

El contenido concreto varía según la especialidad y el centro de formación, pero los programas oficiales del SEPE en machine learning suelen cubrir los siguientes bloques temáticos:

Fundamentos de aprendizaje automático: diferencia entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Conceptos clave como overfitting, underfitting, validación cruzada, métricas de evaluación (precisión, recall, F1-score, AUC-ROC) y el proceso completo de entrenamiento de un modelo.

Algoritmos supervisados: regresión lineal y logística, árboles de decisión, random forest, support vector machines (SVM), gradient boosting (XGBoost, LightGBM) y k-nearest neighbors (KNN). Se trabaja con casos prácticos como predicción de precios, clasificación de clientes y detección de anomalías.

Algoritmos no supervisados: clustering con K-means, DBSCAN y clustering jerárquico. Técnicas de reducción de dimensionalidad como PCA (análisis de componentes principales) y t-SNE. Aplicaciones en segmentación de mercado y análisis exploratorio de datos.

Herramientas y lenguajes: Python como lenguaje principal, con las bibliotecas pandas (manipulación de datos), NumPy (cálculo numérico), scikit-learn (modelos de ML), matplotlib y seaborn (visualización). Algunos cursos avanzados incluyen también TensorFlow o PyTorch para redes neuronales.

Proyecto práctico: la mayoría de especialidades incluyen un proyecto final donde el alumno desarrolla un modelo de machine learning completo, desde la recopilación y limpieza de datos hasta la evaluación y presentación de resultados.

Requisitos de acceso

Los requisitos varían según la especialidad formativa concreta:

Para la especialidad IFCT0019 (IA Aplicada a la Empresa, 280 horas), no se requieren titulaciones previas. Basta con tener habilidades de comunicación lingüística suficientes y, en caso de teleformación, destrezas básicas como usuario de plataformas digitales.

Para la especialidad IFCD107 (Especialista en IA, 500 horas) y COMM18 (IA aplicada a Marketing Digital, 200 horas), se requiere al menos título de Bachillerato, FP de Grado Superior o equivalente.

En cuanto al perfil del alumno, aunque no es obligatorio tener conocimientos previos de programación para las especialidades de nivel 1, sí resulta muy recomendable tener nociones básicas de Python o al menos experiencia con hojas de cálculo y lógica computacional. Si partes de cero, puede ser buena idea empezar con un curso de Python del SEPE antes de abordar machine learning.

Cómo inscribirse paso a paso

El proceso de inscripción es el mismo que para cualquier curso del SEPE:

Accede al buscador oficial de cursos en sede.sepe.gob.es/buscadorcursos. Escribe «machine learning» o utiliza los códigos de especialidad: IFCT135PO, IFCT173PO, IFCT0019 o IFCD107. Filtra por tu comunidad autónoma y la modalidad que prefieras (online o presencial). Comprueba las fechas, duración y centro acreditado. Rellena el formulario con tus datos personales y documentación (DNI/NIE, vida laboral, tarjeta de demanda si estás desempleado). El centro de formación confirmará tu plaza por email o SMS en un plazo de 1 a 4 semanas.

Si estás trabajando, puedes acceder a través de FUNDAE (fundae.es), que gestiona la formación bonificada para empleados en activo y autónomos.

Salidas profesionales del machine learning en España

La formación en machine learning abre un abanico amplio de perfiles profesionales, algunos de ellos entre los mejor remunerados del sector tecnológico español:

Data Scientist junior (aproximadamente 28.000–40.000 €/año según portales de empleo): análisis de datos, creación de modelos predictivos y comunicación de resultados al negocio. Es el perfil más demandado y accesible para quienes finalizan un curso de ML.

Machine Learning Engineer (aproximadamente 35.000–55.000 €/año según portales de empleo): diseño, entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje automático en producción. Requiere también conocimientos de ingeniería de software y DevOps.

Analista de datos con ML (aproximadamente 25.000–38.000 €/año según portales de empleo): combina el análisis tradicional de datos con la aplicación de modelos predictivos para la toma de decisiones.

Consultor de IA (aproximadamente 30.000–50.000 €/año según portales de empleo): asesora a empresas sobre cómo implementar soluciones de machine learning en sus procesos de negocio.

* Los rangos salariales son estimaciones orientativas basadas en ofertas publicadas en portales de empleo (InfoJobs, LinkedIn, Indeed) en febrero de 2026. No constituyen garantía de retribución. Las condiciones varían según experiencia, empresa, ubicación y otros factores.

Diferencias con un bootcamp privado

Los bootcamps privados de machine learning en España suelen costar entre 4.000 y 12.000 euros y durar entre 3 y 6 meses. Ofrecen programas intensivos, tutorización personalizada y bolsa de empleo. Los cursos del SEPE son gratuitos y cubren contenidos similares, aunque el ritmo puede ser diferente y la orientación al empleo depende del centro de formación concreto.

Nuestra recomendación: si nunca has trabajado con machine learning, empieza con el curso gratuito del SEPE para validar tu interés y adquirir una base sólida. Si después quieres profundizar o especializarte en un área concreta (NLP, computer vision, MLOps), valorar un bootcamp puede tener sentido, pero ya partirás con ventaja.

Cursos del SEPE relacionados

Si te interesa el machine learning, estas formaciones complementan tu perfil:

Curso de Python SEPE 2026 — el lenguaje imprescindible para trabajar con machine learning.

Cursos de Data Science y Análisis de Datos SEPE 2026 — complemento perfecto para dominar todo el ciclo de datos.

Curso de Inteligencia Artificial SEPE 2026 — visión general de la IA para entender el contexto del machine learning.

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Datos verificados 2026

• El IPREM se establece en 600€/mes, lo que afecta a diversas prestaciones y subsidios (fuente: sepe.es).
• El Salario Mínimo Interprofesional se fija en 1.221€/mes, equivalente a 17.094€/año (fuente: BOE).
• Las prestaciones contributivas se sitúan en un 70%/60% de la base reguladora durante un periodo de 4 a 24 meses (fuente: sepe.es).
• Existen 5 subsidios SEPE que ofrecen un 80% del IPREM, aproximadamente 480€ al mes (fuente: sepe.es).
• El despido improcedente está regulado en 33 días por año trabajado, con un tope de 24 mensualidades (fuente: BOE).
• El despido objetivo se indemniza a razón de 20 días por año trabajado, con un límite de 12 mensualidades (fuente: sepe.es).
• Las empresas pueden beneficiarse de la formación a través de FUNDAE, con créditos que varían según el tamaño de la empresa (fuente: FUNDAE).

Daniel Bellido Director Editorial y Especialista en Formacion Profesional

Daniel Bellido es divulgador especializado en cursos y formación relacionados con el SEPE, desde Córdoba (España).

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