Certificaciones
5 Mejores Cursos y Certificaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural (mayo 2026)
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A medida que avanzamos hacia un mundo impulsado por datos y dependiente de las tecnologías de inteligencia artificial, el Procesamiento de Lenguaje Natural, o PLN, se está convirtiendo en una de las habilidades más demandadas. Está presente casi en todas partes, pero más notablemente en búsquedas en la web, publicidad, servicio al cliente, servicios de traducción de lenguaje, análisis de sentimiento y más.
Las certificaciones de PLN son cruciales para cualquier individuo que desee ser un líder en este campo.
Aquí están las 5 mejores certificaciones de PLN disponibles actualmente:
1. Especialización en Procesamiento de Lenguaje Natural (Coursera)
Este curso de especialización está diseñado para prepararte para diseñar aplicaciones de PLN para preguntas y respuestas y análisis de sentimiento. También aprenderás a desarrollar herramientas de traducción de lenguaje, resumir textos y crear chatbots.
El curso fue diseñado y es impartido por expertos en PLN, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Dos de esos expertos son Younes Bensouda Mourri, instructor de IA en la Universidad de Stanford, y Lukasz Kaiser, científico de investigación en Google Brain que coescribió Tensorflow.
Aquí hay algunos de los aspectos principales de este curso:
- Regresión logística, Naïve Bayes y vectores de palabras para implementar análisis de sentimiento, completar analogías y traducir palabras
- Programación dinámica, modelos de Markov ocultos y embeddings de palabras para autocorrección
- Uso de redes neuronales densas y recurrentes, LSTMs, GRUs y redes siamesas en Tensorflow y Trax
- Codificador-decodificador, causal y autoatención, junto con T5, Bert, transformador y reformador
- Nivel intermedio
- Duración: 4 meses, 6 horas/semana
2. Procesamiento de Lenguaje Natural en TensorFlow (Coursera)
Este curso está diseñado para desarrolladores de software que desean crear algoritmos impulsados por IA. Te enseña las mejores prácticas de TensorFlow y crearás sistemas de PLN utilizando esta tecnología. También aprenderás a procesar texto, incluyendo tokenización y representación de oraciones como vectores.
Se recomienda que tomes los primeros 2 cursos de la especialización de TensorFlow y tengas una sólida comprensión de la codificación en Python antes de tomar este curso.
Aquí hay algunos de los aspectos principales de este curso:
- Entrenar un LSTM en texto existente
- Crear sistemas de PLN utilizando TensorFlow
- Aplicar RNNs, GRUs y LSTMs en TensorFlow
- Nivel intermedio
- Duración: 14 horas
3. Procesamiento de Lenguaje Natural en Python (Datacamp)
Este curso te proporciona las habilidades básicas de PLN necesarias para convertir datos en información valiosa. Aprenderás a transcribir automáticamente charlas de TED y se te presentarán bibliotecas de PLN de Python populares como NLTK, scikit-learn, spaCy y SpeechRecognition.
Aquí hay algunos de los aspectos principales de este curso:
- Crear tu propio chatbot
- Transcribir archivos de audio
- Extraer información de fuentes del mundo real
- Transcribir charlas de TED
- 6 cursos en total
- Duración: 25 horas
4. Ingeniería de Características para PLN en Python (Datacamp)
Este curso te enseña técnicas que te permitirán extraer información útil de texto y procesarla en un formato adecuado para aplicar modelos de aprendizaje automático. Más específicamente, aprenderás sobre etiquetado de partes del discurso, reconocimiento de entidades nombradas, puntuaciones de legibilidad, los modelos n-gram y tf-idf, y cómo implementarlos utilizando scikit-learn y spaCy.
Aquí hay algunos de los aspectos principales de este curso:
- Conceptos básicos de PLN como identificar y separar palabras
- Calcular la similitud entre dos documentos
- Bibliotecas básicas y avanzadas
- 4 cursos en total
- Más de 50 ejercicios y 15 videos
- Duración: 4 horas
5. PLN Avanzado con SpaCy (Datacamp)
En este curso, aprenderás a utilizar spaCy, una biblioteca de PLN en Python que está creciendo rápidamente y se está convirtiendo en un estándar de la industria, para crear sistemas de comprensión de lenguaje natural avanzados, utilizando tanto enfoques basados en reglas como enfoques de aprendizaje automático.
Aquí hay algunos de los aspectos principales de este curso:
- Encontrar palabras, frases, nombres y conceptos
- Análisis de datos a gran escala
- Tuberías de procesamiento
- Entrenar un modelo de red neuronal
