Introducción a la Ciencia de Datos e IA utilizando Python

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM stateful y multi-actor como grafos compuestos con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de plataformas de IA de nivel avanzado, especialistas en DevOps para IA y arquitectos de ML que desean optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado productivo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
• Asegurar la fiabilidad mediante retries, timeouts, idempotencia y recuperación basada en checkpoints.
• Depurar y rastrear la ejecución de grafos, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas en producción.
• Instrumentar grafos con logs, métricas y trazas, implementar en producción y monitorear SLAs y costos.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y discusión.
• Abundantes ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Devstral es un marco de código abierto diseñado para crear y ejecutar agentes de codificación que pueden interactuar con repositorios de código, herramientas de desarrollo y APIs para mejorar la productividad de ingeniería.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de herramientas de desarrollo y SREs que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de codificación utilizando Devstral.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y adaptar Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
• Diseñar flujos de trabajo basados en agentes para la exploración y modificación de repositorios de código.
• Integrar agentes de codificación con herramientas de desarrollo y APIs.
• Implementar mejores prácticas para un despliegue seguro y eficiente de los agentes.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas actividades prácticas y ejercicios.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos utilizando Pandas y NumPy.
• Realizar operaciones avanzadas de transformación, ordenamiento y filtrado de datos.
• Ejecutar operaciones de agregación y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos mediante Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar el código de análisis de datos.

Los modelos Devstral y Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto diseñadas para un despliegue flexible, ajuste fino e integración escalable.

Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio-avanzado, equipos de plataforma e ingenieros de investigación que deseen autoalojar, ajustar y gobernar los modelos Mistral y Devstral en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar entornos autoalojados para los modelos Mistral y Devstral.
• Aplicar técnicas de ajuste fino para optimizar el rendimiento en dominios específicos.
• Implementar el control de versiones, monitoreo y gobernanza del ciclo de vida.
• Asegurar la seguridad, el cumplimiento normativo y el uso responsable de los modelos de código abierto.

Formato del Curso

• Lección interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos sobre autoalojamiento y ajuste fino.
• Implementación en laboratorio en vivo de flujos de trabajo de gobernanza y monitoreo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Este entrenamiento en vivo y dirigido por instructores (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores que deseen utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para construir aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprender los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM.
• Aprender a construir APIs REST con FastAPI.
• Aprender a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar e implementar aplicaciones (frontend y backend) utilizando la pila FARM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar FastAPI junto con Python para crear, probar e implementar APIs RESTful de manera más sencilla y rápida.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para crear APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs de forma más rápida y sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en las APIs mediante las herramientas de FastAPI.
• Construir imágenes de contenedores e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta formación práctica impartida por instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio con conocimientos desde nivel principiante hasta intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para facilitar su análisis.
• Analizar imágenes de manera cuantitativa, incluyendo el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante macros y complementos (plugins).
• Personalizar flujos de trabajo para satisfacer necesidades específicas de análisis de imágenes en investigaciones biológicas.

LangGraph es un marco para construir aplicaciones basadas en LLM multi-actor y con estado persistente, mediante grafos composables que permiten gestionar el estado y controlar la ejecución.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph, garantizando una gobernanza adecuada, visibilidad operativa y cumplimiento normativo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector financiero, alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares financieros y ontologías en el estado del grafo y las herramientas correspondientes.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para mejorar el rendimiento, gestionar costos y cumplir los SLAs.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones grupales.
• Amplia cantidad de ejercicios prácticos.
• Ejercitación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Si deseas solicitar una formación personalizada para este curso, contáctanos para coordinarla.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM estructuradas mediante grafos que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación presencial, impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones), está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo de LLM multi-etapa confiables utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas y estado) y cuándo utilizarlos.
• Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
• Integrar recuperación de información y APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph para garantizar confiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno de pruebas.
• Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, prueba y evaluación.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

LangGraph permite diseñar flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector sanitario, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se integren coherentemente con los procesos médicos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para el ámbito sanitario, abordando los desafíos regulatorios, éticos y operativos propios del sector.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo con LangGraph específicos para la atención sanitaria, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditoría.
• Integrar aplicaciones desarrolladas con LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT e ICD).
• Aplicar las mejores prácticas en materia de fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones con LangGraph en entornos de producción del sector sanitario.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Ejercicios prácticos con casos reales.
• Práctica de implementación en un laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

LangGraph es un framework para construir aplicaciones de LLM multi-actor con estado, estructuradas como grafos composables con estado persistente y control preciso sobre la ejecución.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, incorporando los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
• Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y su procesamiento.
• Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana (human-in-the-loop) y rutas de decisión trazables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción, asegurando observabilidad y control de costos.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y debates.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

LangGraph es un marco de trabajo para componer flujos de trabajo de LLM estructurados en grafos que soportan ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que deseen combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de atención al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
• Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos alternativos para una ejecución robusta.
• Integrar recuperación de datos, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
• Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de pruebas (sandbox).
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de personalización del curso

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LangGraph es un framework de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multifase con modelos de lenguaje grande (LLM) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de marketing de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas con bifurcaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de contenidos y correos electrónicos estructurados como grafos con lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para lograr una personalización automatizada.
• Gestionar el estado, la memoria y el contexto a lo largo de campañas multifase.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones grupales.
• Talleres prácticos para implementar flujos de trabajo de correos electrónicos y pipelines de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de bifurcación.

Opciones de Personalización del Curso

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Le Chat Enterprise es una solución de ChatOps privada que ofrece capacidades de inteligencia artificial conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de productos de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad/cumplimiento que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
• Habilitar RBAC, SSO y controles basados en cumplimiento.
• Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y repositorios de datos.
• Diseñar e implementar manuales de operación y administración para ChatOps.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.

Mistral es una familia de modelos de lenguaje grande de alto rendimiento, optimizada para su implementación en producción a gran escala de manera económica.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de infraestructura de nivel avanzado, arquitectos de nube y líderes de MLOps que desean diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para maximizar el rendimiento y minimizar los costos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
• Aplicar estrategias de agrupación (batching), cuantización y servicio eficiente.
• Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
• Diseñar topologías de servicio listas para producción en entornos empresariales.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.