El Machine Learning (o aprendizaje automático) va de enseñar a las máquinas a tomar decisiones por sí solas usando algoritmos. Es la base de la inteligencia artificial, y como esta está en plena expansión, cada vez hay más demanda de gente que sepa programar este tipo de sistemas. Si estás pensando en aprender un nuevo lenguaje de programación, lo primero que te vas a encontrar es la duda de por dónde empezar. Para quien se inicia en este mundillo, puede parecer un mundo. Pero no hace falta saberlos todos: con dominar uno bien puedes empezar sin problema.
Entonces, ¿cómo elegir entre tantos? Lo primero es tener claro qué te gustaría crear. Después, busca un lenguaje que sea fácil de aprender, que te dé flexibilidad y que tenga buenas librerías para trabajar. Y si aún estás indeciso, no te preocupes: te contamos cuáles son los lenguajes más punteros para Machine Learning en 2025 para que puedas decidir con más criterio.
Python
Python sigue siendo el rey. Ha superado a lenguajes clásicos como Java, C o C++, y en 2025 se mantiene como el más buscado en las ofertas de trabajo, tanto en EE. UU. como en GitHub.
¿Por qué gusta tanto? Pues porque tiene una sintaxis muy sencilla, que se parece bastante al lenguaje natural. Es fácil de leer, aprender y depurar. Además, es de código abierto (gratis) y tiene una comunidad enorme que no para de crear nuevas librerías y recursos.
¿Y qué es eso de las librerías?
Son paquetes con funciones ya hechas para tareas concretas: análisis de datos, visualización de gráficos, interfaces… Lo bueno es que no tienes que reinventar la rueda cada vez. Simplemente importas lo que necesitas y listo.
Gracias a esa comunidad tan activa, hay librerías para casi todo. Por eso Python es tan fuerte en áreas como Data Science, inteligencia artificial y Machine Learning. También se usa mucho para desarrollo web y creación de apps.
JavaScript
JavaScript sigue siendo uno de los lenguajes más usados del mundo, y en GitHub ocupa el segundo puesto. De hecho, se calcula que lo utilizan más del 90% de las webs que visitas, incluidas gigantes como Google o Netflix.
Aunque no es de código abierto, sí es gratuito y súper versátil. Se usa para hacer que las páginas web sean interactivas, tanto en el lado del cliente como en el servidor. Pero no se queda ahí: también sirve para crear animaciones, videojuegos, apps móviles, e incluso cosas como presentaciones o arte digital.
Otra ventaja: los navegadores ya lo entienden de forma nativa, así que no necesitas compilar nada. Tiene un montón de funciones reutilizables, y con sus librerías puedes hacer cosas bastante complejas sin partir de cero.
R
R es la opción preferida para estadística avanzada. Es gratuito, de código abierto y es una alternativa seria a programas como SPSS, SAS o Stata.
Si tu rollo son los datos, los gráficos y los análisis estadísticos a fondo, este lenguaje te va a encantar. Empresas como Google o Facebook lo usan para todo tipo de análisis. Eso sí, es más difícil de aprender que Python, pero a cambio es más potente cuando se trata de estadísticas puras y duras.
Se usa para minería de datos, análisis de series temporales, predicción en bolsa, evaluación de riesgos… Vamos, que es ideal si trabajas (o quieres trabajar) en sectores como salud, banca, redes sociales o e-commerce.
Java
Java lleva décadas siendo un clásico. Es un lenguaje orientado a objetos que soluciona muchos de los problemas que daban C y C++. Y lo mejor: es fácil de aprender, sobre todo si nunca has programado.
Su filosofía es “escríbelo una vez y ejecútalo donde quieras”, porque funciona en casi cualquier sistema. Por eso se usa mucho para desarrollar apps móviles (sobre todo Android), juegos, páginas web y hasta sistemas empotrados o electrónica.
Tiene funciones útiles como manejo de errores y limpieza automática de memoria. Y sí, también lo puedes usar para proyectos de Machine Learning.
C++
C++ es uno de esos lenguajes potentes de verdad. Es más técnico que los anteriores, pero te da un control total sobre lo que haces. Combina programación estructurada, funcional y orientada a objetos, lo que lo hace muy flexible.
Se utiliza en todo tipo de proyectos: videojuegos, navegadores, sistemas operativos, apps de escritorio, y hasta en herramientas como Microsoft Office. Es rápido, eficiente y funciona en múltiples plataformas (Windows, macOS, Linux…).
Eso sí, es más complejo que otros como Python, así que puede que no sea el mejor para empezar si no tienes experiencia.
¿Cuál elijo si quiero empezar en Machine Learning?
Los cinco que te hemos contado son grandes opciones. Pero nuestro consejo es que empieces por uno y lo domines bien antes de lanzarte a por otro.
¿Te interesa el desarrollo web? Empieza con JavaScript.
¿Quieres ir a tope con estadísticas? Entonces R es tu mejor aliado.
¿Buscas un lenguaje todoterreno que te abra muchas puertas? Python, Java o C++ son apuestas seguras.
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Sobre la autora
Juliette Carreiro es experta en contenido digital y lleva más de cinco años creando estrategias de SEO, redacción y marketing digital. Forma parte del equipo de Ironhack desde hace más de dos años, donde escribe sobre el impacto de la tecnología en nuestras carreras. Su experiencia abarca sectores como la educación, la hostelería y el mundo tech, siempre con un enfoque claro: contar historias que conecten con la gente.
