Introducción a la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial con Python

LangGraph es un framework para construir aplicaciones LLM con estado y múltiples actores mediante grafos composibles, 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, DevOps para IA y arquitectos de ML que desean optimizar, depurar, monitorear y gestionar sistemas LangGraph de grado industrial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para mejorar la velocidad, el coste y la escalabilidad.
• Fomentar la fiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear las ejecuciones del grafo, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente los problemas de producción.
• Instrumentalizar los grafos con registros, métricas y trazas; desplegarlos en producción y monitorear SLA y costes.

Formato del curso

• Clase 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, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

Devstral es un marco de trabajo de código abierto diseñado para construir y ejecutar agentes de codificación que puedan interactuar con bases de código, herramientas de desarrollo y APIs con el fin de mejorar la productividad en ingeniería.

Esta capacitación en vivo y dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de herramientas para desarrolladores y SREs (Reliability Engineers de Sistemas) que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de codificación utilizando Devstral.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
• Diseñar flujos de trabajo ágiles (agentic) para la exploración y modificación de bases de código.
• Integrar agentes de codificación con herramientas para desarrolladores y APIs.
• Implementar mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de agentes.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y discusión en grupo.
• 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos mediante el uso de Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos mediante el uso de Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de limpieza, clasificación y filtrado de datos.
• Llevar a cabo operaciones de agregación y analizar series temporales.
• Visualizar datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar su código de análisis de datos.

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

Esta formación presencial impartida por instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma con nivel intermedio a avanzado, así como a ingenieros de investigación que deseen autoalojar, ajustar finamente 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 mejorar el rendimiento en dominios específicos.
• Implementar 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

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de autoalojamiento y ajuste fino.
• Implementación en laboratorio en vivo de pipelines de gobernanza y monitoreo.

Opciones de personalización del curso

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Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores que deseen utilizar el stack FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprender los conceptos clave, características y beneficios del stack FARM.
• Aprender a construir APIs REST con FastAPI.
• Descubrir cómo diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar e implementar aplicaciones (tanto front-end como back-end) utilizando el stack FARM.

Esta formación en vivo con 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 fácil 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 mediante SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en las APIs usando las herramientas de FastAPI.
• Crear imágenes de contenedores e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante e intermedio que desean procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, glóbulos rojos, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para obtener un mejor 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 la investigación biológica.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM multifuncionales con estado, mediante grafos compuestos con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo dirigida 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 con la gobernanza, observabilidad y cumplimiento adecuados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 utilizadas.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para garantizar rendimiento, costos y SLA (Acuerdos de Nivel de Servicio).

Formato del curso

• Ponencias interactivas y discusiones.
• Feraces 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, contáctenos para coordinar los detalles.

LangGraph es un framework para construir aplicaciones LLM con estructura de grafo que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación impartida en vivo por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes, expertos en prompting y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo LLM multi-paso confiables mediante LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas, 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 LangGraph para garantizar su fiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones guiadas.
• Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno sandbox.
• Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, pruebas y evaluación.

Opciones de Personalización del Curso

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

LangGraph permite el diseño de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector de la salud, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo 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 de atención médica basadas en LangGraph, abordando los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector salud, pensando en el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
• Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para garantizar fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones de LangGraph en entornos de producción del sector salud.

Formato del curso

• Ponencias interactivas y sesiones de discusión.
• Ejercicios prácticos con casos reales.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM con estado persistente y múltiples agentes, mediante grafos composables con estado permanente y control preciso sobre la ejecución.

Esta formación en vivo e impartida por un 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 en los procesos de procesamiento.
• Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en entornos de producción con capacidades de observabilidad y control de costos.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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

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

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio y equipos de producto 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 finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos por código en un entorno de prueba (sandbox).
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de personalización del curso

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LangGraph es un marco de orquestación basado en gráficos que permite flujos de trabajo condicionales y multietapa con LLM y herramientas, ideal para automatizar y personalizar canales de contenido.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de marketing y estrategas de contenido de nivel intermedio, así como a desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificaciones y canales de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de contenido y correos electrónicos estructurados en gráficos con lógica condicional.
• Integrar LLM, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
• Administrar el estado, la memoria y el contexto en campañas multietapa.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación 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 desplegar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
• Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento normativo.
• Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
• Diseñar e implementar playbooks de gobernanza y administración para ChatOps.

Formato del curso

• Lección interactiva y discusión.
• Amplia cantidad de ejercicios y práctica.
• Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

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Mistral es una familia de modelos de lenguaje grandes de alto rendimiento, optimizada para su implementación en producción a escala con un enfoque en la eficiencia de costos.

Este taller práctico guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de infraestructura avanzados, 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 este curso, los participantes podrán:

• Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
• Aplicar estrategias de agrupamiento (batching), cuantización y servicio eficiente.
• Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
• Diseñar topologías de servicio listas para producción, adaptadas a cargas de trabajo empresariales.

Formato del Curso

• Clases interactivas y discusión grupal.
• Abundantes ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

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