Curso Programación con IA SEPE 2026 | Python y ML Gratis

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Última actualización: 13 de abril de 2026

El Curso de Programación con IA del SEPE 2026 está dirigido a personas que quieren ir más allá de usar herramientas de inteligencia artificial y aprender a desarrollar sus propios modelos y aplicaciones. En esta guía te explicamos qué lenguajes se aprenden, qué frameworks dominarás, el temario módulo a módulo, los requisitos técnicos y las salidas profesionales como desarrollador de IA.

Si buscas cursos de IA más orientados al uso profesional (sin programar), consulta la Guía definitiva de cursos de IA del SEPE. Si ya tienes claro que quieres programar y buscas ver qué cursos hay disponibles, revisa el listado completo de cursos de IA.

¿Para quién es este curso? Diferencia entre usuario de IA y desarrollador de IA

Es importante distinguir entre dos perfiles muy diferentes en el mundo de la inteligencia artificial. El usuario de IA utiliza herramientas ya creadas (ChatGPT, Copilot, Midjourney, Power BI con IA) para mejorar su productividad en su puesto de trabajo. No necesita saber programar. El desarrollador de IA crea esas herramientas: diseña algoritmos, entrena modelos, trabaja con datos masivos y escribe código que permite a las máquinas aprender.

Este curso es para quien quiere ser desarrollador, no solo usuario. Está pensado para personas que quieren una carrera técnica en IA: analista de datos, ingeniero de machine learning, científico de datos o desarrollador de aplicaciones inteligentes.

Si tu objetivo es usar IA en tu trabajo sin programar, otros cursos como el de IA aplicada a negocios o el curso de ChatGPT son más adecuados para ti.

Python: el lenguaje que aprenderás y por qué es el estándar en IA

Python es el lenguaje de programación dominante en inteligencia artificial y ciencia de datos. Más del 85% de los proyectos profesionales de IA se desarrollan en Python. Las razones son claras: su sintaxis es legible e intuitiva (mucho más fácil que Java o C++), tiene un ecosistema masivo de bibliotecas especializadas en IA, cuenta con la comunidad más grande del mundo y es el lenguaje que usan Google, Meta, OpenAI, Amazon y prácticamente todas las empresas que desarrollan IA.

En el curso del SEPE aprenderás Python desde cero o consolidarás tus conocimientos si ya tienes base. Los conceptos fundamentales que dominarás incluyen:

• Sintaxis básica y estructuras de datos: variables, listas, diccionarios, tuplas, conjuntos, bucles, condicionales y funciones.
• Programación orientada a objetos: clases, herencia, polimorfismo y encapsulación aplicados a proyectos de IA.
• Manejo de ficheros y APIs: lectura de CSV, JSON, conexión a APIs REST para obtener datos.
• NumPy: computación numérica con arrays multidimensionales, operaciones vectorizadas y álgebra lineal.
• Pandas: manipulación y análisis de datos tabulares, limpieza de datasets, agrupaciones y transformaciones.
• Matplotlib y Seaborn: visualización de datos con gráficos profesionales.

Si ya sabes programar en otro lenguaje (Java, JavaScript, C#), la transición a Python es rápida: la mayoría de alumnos con experiencia previa dominan la sintaxis de Python en 2-3 semanas.

Fuente: Observatorio SEPE, ONTSI.

Frameworks de Machine Learning que aprenderás

Una vez que domines Python y las bibliotecas de datos, el curso se centra en los frameworks de machine learning que se usan en la industria real.

Scikit-learn: tu primer framework de ML

Scikit-learn es la biblioteca estándar para machine learning clásico en Python. Aprenderás a implementar los algoritmos fundamentales: regresión lineal y logística para predicciones, árboles de decisión y random forests para clasificación, SVM (máquinas de vectores de soporte), K-means y DBSCAN para clustering, y técnicas de reducción de dimensionalidad como PCA. También aprenderás el flujo de trabajo completo de un proyecto de ML: preparación de datos, selección de características, entrenamiento, validación cruzada, ajuste de hiperparámetros y evaluación de modelos con métricas como precisión, recall, F1-score y AUC-ROC.

TensorFlow y Keras: deep learning

TensorFlow es el framework de deep learning desarrollado por Google y el más usado en producción a nivel mundial. Keras es su interfaz de alto nivel que facilita la creación de redes neuronales. En el curso aprenderás a construir redes neuronales desde capas simples (perceptrón multicapa) hasta arquitecturas avanzadas como redes convolucionales (CNN) para visión artificial y redes recurrentes (LSTM, GRU) para procesamiento de secuencias y texto.

PyTorch: la alternativa de Meta

PyTorch es el framework preferido en investigación y cada vez más usado en producción. Su enfoque de grafo dinámico lo hace más intuitivo para experimentar. Algunos cursos del SEPE incluyen PyTorch como alternativa o complemento a TensorFlow, especialmente los orientados a procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Temario completo del Curso de Programación con IA SEPE 2026

El temario varía según el centro y el certificado de profesionalidad asociado, pero estos son los módulos habituales en los cursos de programación con IA del SEPE:

Módulo 1: Fundamentos de programación en Python (60-80 horas)

Sintaxis básica, tipos de datos, estructuras de control, funciones, programación orientada a objetos, manejo de excepciones, trabajo con ficheros y módulos estándar de Python. Incluye ejercicios prácticos diarios y un proyecto de automatización básica.

Módulo 2: Análisis y manipulación de datos (40-60 horas)

NumPy para computación numérica, Pandas para manipulación de datos tabulares, técnicas de limpieza y transformación de datasets, análisis exploratorio de datos (EDA), visualización con Matplotlib y Seaborn. Proyecto práctico de análisis de un dataset real.

Módulo 3: Machine learning con Scikit-learn (60-80 horas)

Aprendizaje supervisado (regresión, clasificación), aprendizaje no supervisado (clustering, reducción dimensional), flujo de trabajo ML completo, feature engineering, validación cruzada, métricas de evaluación, ajuste de hiperparámetros. Proyecto de ML de principio a fin.

Módulo 4: Deep learning con TensorFlow/Keras (40-60 horas)

Fundamentos de redes neuronales, perceptrón multicapa, funciones de activación, backpropagation, redes convolucionales para imágenes, redes recurrentes para secuencias, transfer learning, regularización y optimización. Proyecto de clasificación de imágenes o procesamiento de texto.

Módulo 5: Procesamiento de lenguaje natural – NLP (30-40 horas)

Tokenización, embeddings, modelos de lenguaje, análisis de sentimiento, clasificación de textos, introducción a transformers y modelos preentrenados (BERT, GPT). Proyecto práctico de NLP.

Módulo 6: Proyecto final y despliegue (40-60 horas)

Desarrollo de un proyecto completo de IA: definición del problema, recopilación de datos, modelado, evaluación, optimización y despliegue. Introducción a MLOps, APIs con Flask/FastAPI, contenedores Docker y despliegue en la nube (AWS, Azure o Google Cloud).

Módulo de prácticas en empresa (80-120 horas)

Prácticas en una empresa real bajo supervisión de un tutor profesional. Es el módulo que más valor aporta al CV porque demuestra experiencia laboral real.

Requisitos para acceder al curso

Los cursos de programación con IA del SEPE que conducen a Certificado de Profesionalidad de nivel 3 requieren uno de estos requisitos académicos:

• Título de Bachillerato o equivalente.
• Título de Técnico (FP Grado Medio).
• Haber superado la prueba de acceso a grado superior.
• Haber superado la prueba de competencias clave de nivel 3 del SEPE.
• Título universitario (cualquier grado).

En cuanto a conocimientos técnicos previos, no se exige formalmente saber programar, pero la realidad es que tener nociones básicas de programación facilita enormemente el aprendizaje. Si nunca has programado, es recomendable hacer primero un curso introductorio de Python (hay MOOCs gratuitos de 20-30 horas que te preparan suficientemente) antes de entrar en el curso de IA.

Las bases matemáticas necesarias son: álgebra básica, funciones, proporciones y estadística descriptiva (media, mediana, desviación típica). No necesitas cálculo avanzado ni álgebra lineal para los módulos básicos, aunque se introducen progresivamente en los módulos de deep learning.

Herramientas y entornos de desarrollo que usarás

Durante el curso trabajarás con las mismas herramientas que usan los profesionales en empresas:

• Jupyter Notebooks: el entorno estándar para experimentación en data science e IA. Permite combinar código, texto explicativo, visualizaciones y resultados en un documento interactivo.
• Google Colab: versión cloud de Jupyter que funciona en el navegador sin instalar nada. Incluye GPUs gratuitas para entrenar modelos de deep learning sin necesidad de hardware potente.
• VS Code: el editor de código más popular para desarrollo profesional en Python. Lo usarás para proyectos más estructurados y para el despliegue.
• Git y GitHub: control de versiones y colaboración. Aprenderás a versionar tu código y a crear un portfolio público de proyectos en GitHub.
• Docker: contenedores para empaquetar y desplegar modelos de IA de forma reproducible.
• Kaggle: plataforma de competiciones de data science donde practicarás con datasets reales y podrás comparar tus soluciones con las de otros miles de participantes.

Salidas profesionales como desarrollador de IA

El perfil de desarrollador/programador de IA es uno de los más demandados y mejor remunerados del mercado laboral español en 2026. Las posiciones principales a las que puedes optar tras completar el curso son:

• Data Scientist Junior: análisis de datos y construcción de modelos predictivos. Salario inicial entre 28.000€ y 35.000€ brutos anuales.
• ML Engineer Junior: implementación y despliegue de modelos de machine learning en producción. Salario inicial entre 30.000€ y 40.000€.
• Analista de datos con Python: tratamiento, análisis y visualización de datos para la toma de decisiones empresariales. Salario inicial entre 24.000€ y 32.000€.
• Desarrollador de aplicaciones con IA: integración de modelos de IA en aplicaciones web y móviles. Salario inicial entre 28.000€ y 38.000€.
• Especialista en NLP: desarrollo de chatbots, análisis de sentimiento, clasificación de textos. Salario entre 32.000€ y 45.000€.

Con 2-3 años de experiencia, los salarios suben significativamente: un ML Engineer con experiencia gana entre 45.000€ y 65.000€ en España, y puede superar los 80.000€ en empresas internacionales con remoto.

Para complementar este perfil técnico, considera formarte también en Big Data o Data Science, que son áreas directamente relacionadas.

Cómo construir un portfolio de proyectos de IA

El certificado demuestra que has estudiado, pero lo que realmente te diferencia en procesos de selección es un portfolio de proyectos en GitHub. Estos son los tipos de proyectos que impresionan a los reclutadores:

• Un proyecto de clasificación con datos reales (por ejemplo, predicción de cancelación de clientes usando un dataset de Kaggle).
• Un modelo de NLP funcional (análisis de sentimiento de reseñas de productos, por ejemplo).
• Una API REST que sirva un modelo de ML entrenado por ti (demuestra que sabes desplegar, no solo entrenar).
• Un dashboard de análisis de datos con Streamlit o Dash que muestre tus habilidades de visualización.

Empieza a construir tu portfolio desde el primer módulo del curso. Cada proyecto del curso puede ser pulido y publicado en GitHub como pieza de tu portfolio profesional.

Itinerario formativo para programadores de IA

• Machine Learning del SEPE: especialización natural después de Python.
• Data Science · Big Data: rutas complementarias.
• Cursos gratuitos de Machine Learning
• Guía IA SEPE · Listado completo
• Certificados · Convocatorias · Inscripción

Fuentes oficiales y recursos verificados

• SEPE – Servicio Publico de Empleo Estatal: buscador oficial de cursos y ofertas de empleo.
• FUNDAE – Fundacion Estatal para la Formacion en el Empleo: formacion bonificada para trabajadores en activo.
• BOE – Boletin Oficial del Estado: normativa sobre certificados de profesionalidad y formacion.
• Ministerio de Educacion: catalogo nacional de cualificaciones profesionales.

Preguntas frecuentes sobre el Curso de Programación con IA

¿Puedo hacer este curso si no sé programar?

Técnicamente sí, porque el curso enseña Python desde cero. Sin embargo, si nunca has escrito una línea de código, el ritmo puede ser intenso. Recomendamos hacer un curso introductorio de Python de 20-30 horas antes para llegar más preparado.

¿Qué diferencia hay entre este curso y el de Data Science?

El curso de programación con IA se centra en crear modelos y aplicaciones (desarrollo). El de Data Science tiene más foco en análisis estadístico, visualización y comunicación de resultados. Hay solapamiento, pero el enfoque es diferente: aquí programas más, allí analizas más.

¿Necesito un ordenador potente?

Para los módulos básicos y de ML, cualquier ordenador reciente es suficiente. Para deep learning, usarás Google Colab que te da acceso gratuito a GPUs en la nube, así que tu hardware local no es un limitante.

¿Cuántas horas tiene el curso completo?

Entre 300 y 500 horas dependiendo del centro y los módulos incluidos. La duración típica es de 5 a 8 meses a tiempo parcial o de 3 a 4 meses a tiempo completo.

¿Este curso me prepara para trabajar directamente como desarrollador de IA?

Te da la base técnica necesaria, pero el mercado valora mucho la experiencia práctica. El módulo de prácticas en empresa es fundamental, y construir un portfolio de proyectos complementa lo que falta. Muchos alumnos consiguen su primer empleo en los 6 meses siguientes a terminar el curso.

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Última actualización: abril 2026. Portal independiente no vinculado al SEPE ni a ningún organismo oficial.

Equipo Editorial SepeFormate

Especialistas en formación profesional para el empleo, certificados de profesionalidad y orientación laboral en España.

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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 (SMI) se fija en 1.221€/mes, garantizando un ingreso mínimo para los trabajadores (fuente: BOE).
• Las prestaciones contributivas se sitúan en un 70% de la base reguladora durante los primeros seis meses (fuente: sepe.es).
• Existen ocho subsidios disponibles a través del SEPE, con un importe del 80% del IPREM, aproximadamente 480€ (fuente: sepe.es).
• En caso de despido improcedente, se reconocen 33 días de indemnización por año trabajado, con un tope de 24 meses (fuente: BOE).
• La incapacidad permanente parcial tiene una duración de 24 meses y puede variar en porcentaje según el grado de incapacidad (fuente: sepe.es).
• El Ingreso Mínimo Vital (IMV) se establece en 604,21€ para una persona unipersonal, con posibilidad de complementos (fuente: BOE).

Daniel Bellido

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

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