Aprender machine learning desde cero puede parecer una montaña inalcanzable. Lo sé porque yo también empecé desde lo más básico, sin saber ni qué era un modelo supervisado. Hoy, después de implementar sistemas inteligentes que predicen comportamientos y automatizan decisiones, quiero mostrarte un camino claro y sin rodeos para que tú también puedas dominar el aprendizaje automático sin sentirte perdido.
Fundamentos clave para aprender machine learning desde cero
Estos fueron los bloques que me ayudaron a construir una base sólida cuando empecé:
Matemáticas para ML
- Álgebra lineal: vectores, matrices y operaciones básicas.
- Estadística y probabilidad: media, varianza, distribuciones, regresión, etc.
- Cálculo básico: derivadas e integración para entender cómo optimizan los modelos.
No necesitas saberlo todo de antemano. Puedes ir aprendiendo estos conceptos a medida que los apliques en tus proyectos.
Programación con Python
Python es el lenguaje estrella del machine learning. Aprenderlo me abrió la puerta a casi todas las librerías del sector. Empieza con:
- Estructuras básicas (listas, diccionarios, bucles)
- Funciones, clases y manejo de errores
- Lectura y manipulación de datos con Pandas y NumPy
Estructura de un proyecto de ML
- Recolección y limpieza de datos
- División entre datos de entrenamiento y prueba
- Elección y entrenamiento del modelo
- Evaluación y mejora continua
Aprender todo esto con casos reales fue lo que me ayudó a entender de verdad cómo se construyen los sistemas que hoy usamos a diario.
Herramientas y librerías imprescindibles para empezar
Una vez domines lo básico de Python, estas herramientas te permitirán crear tus primeros modelos:
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👉 Prueba gratis el Bootcamp en Inteligencia Artificial por una semana- Pandas y NumPy: para análisis y manipulación de datos.
- Scikit-learn: ideal para iniciarte con modelos supervisados como regresión, árboles de decisión y clustering.
- Matplotlib y Seaborn: visualización de datos y resultados.
- Google Colab: cuadernos interactivos en la nube para practicar sin instalar nada.
Más adelante podrás adentrarte en TensorFlow, PyTorch o XGBoost para proyectos avanzados, pero no es necesario al principio.
Mi ruta recomendada para aprender machine learning desde cero
Basándome en mi experiencia y en la de quienes han recorrido este camino conmigo, esta es la hoja de ruta que te recomiendo para aprender machine learning desde cero:
1. Bootcamp de Programación desde cero
Aprende lógica de programación, Python y las bases necesarias para moverte con soltura en la creación de scripts y manipulación de datos. Un paso clave si partes de cero o si necesitas consolidar tu base antes de aplicar algoritmos.
2. Bootcamp de Inteligencia Artificial
Domina los fundamentos del machine learning, desde regresiones hasta deep learning, todo con casos reales. Aprenderás también MLOps, un componente clave para llevar tus modelos a producción. Este paso te da una visión global y práctica para trabajar en cualquier industria.
3. Curso de AI Engineering
Una vez tengas experiencia con modelos y proyectos, este curso te lleva a la parte profesional del desarrollo de soluciones inteligentes. Trabajarás con arquitecturas modernas, integrarás tus modelos en sistemas reales y entenderás cómo escalar tus soluciones en empresas grandes.
¿Cómo seguir creciendo después de dominar lo básico?
Aprender machine learning no termina con un bootcamp. Estas son las prácticas que me han ayudado a seguir mejorando cada día:
- Participar en competencias de Kaggle: retos reales con datasets interesantes.
- Leer papers y blogs técnicos como Towards Data Science o DeepMind.
- Contribuir a proyectos open source y experimentar con nuevas arquitecturas.
Aprender Machine Learning desde cero con KeepCoding es posible
No necesitas ser matemático ni tener experiencia en IA para aprender machine learning. Solo necesitas una guía clara, proyectos reales y una comunidad que te acompañe. Si quieres empezar este viaje y desarrollar un perfil técnico con verdadero impacto, te invito a conocer el Bootcamp de Inteligencia Artificial. Es el paso que me cambió la vida profesional, y puede ser el tuyo también.
