Introducción a la Ciencia de Datos e IA con Python

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM multi-actor con estado como grafos composables 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 deseen optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
• Ingeniería de confiabilidad con reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear ejecuciones de grafos, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas de producción.
• Instrumentar grafos con registros, métricas y rastros; implementar en producción y monitorear SLA y costos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas 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 organizarlo.

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

Esta formación en vivo 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 establecer Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
• Diseñar flujos de trabajo agénticos para la exploración y modificación de bases de código.
• Integrar agentes de codificación con herramientas de desarrollo y APIs.
• Implementar las mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de agentes.

Formato del Curso

• Ponencias interactivas y debates.
• Muchos 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, por favor contáctenos para organizarla.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, 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 utilizando 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 usando Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de manipulación, clasificación y filtrado de datos.
• Ejecutar operaciones de agregación y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar el 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 en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de plataforma e ingenieros de investigación que desean 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 según dominios específicos.
• Implementar control de versiones, monitoreo y gobernanza del ciclo de vida.
• Garantizar la seguridad, el cumplimiento normativo y el uso responsable de modelos de código abierto.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), 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 capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores que desean utilizar FastAPI con Python para crear, probar e implementar APIs RESTful de manera más fácil y rápida.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para crear APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs con mayor rapidez y facilidad utilizando la librería 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 usando las herramientas de FastAPI.
• Construir imágenes de contenedores e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta formación presencial impartida por instructores en Peru (en línea o en las instalaciones) está dirigida a investigadores de nivel principiante a intermedio y profesionales de laboratorio que desean 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 un mejor análisis.
• Analizar imágenes cuantitativamente, incluyendo el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante macros y complementos.
• Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en la investigación biológica.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM con estado y múltiples actores mediante gráficos composables, con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo impartida por instructores (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 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 requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del gráfico y las herramientas.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para mejorar el rendimiento, los costos y cumplir con los SLA.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Muchos 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 estructuradas como grafos que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación en vivo impartida por instructores (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 LLM confiables y multi-etapa utilizando LangGraph.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y revisión de 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, contáctenos para coordinarlo.

LangGraph permite la creación 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 salud, estas capacidades son fundamentales para cumplir con las normativas, garantizar la interoperabilidad y construir sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

Esta formación presencial impartida por un instructor (disponible en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones de salud basadas en LangGraph, abordando los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud utilizando LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad normativa y la capacidad de auditoría.
• Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para garantizar la fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Implementar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos productivos del sector salud.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión grupal.
• Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM multi-actor y con estado, mediante grafos componibles que ofrecen un estado persistente y un control preciso sobre la ejecución.

Esta capacitación en vivo impartida por instructores (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 capacitación, los participantes podrán:

• 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 su procesamiento.
• Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión rastreables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción, garantizando observabilidad y control de costos.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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

LangGraph es un framework para componer flujos de trabajo basados en LLM con estructura gráfica 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 y equipos de producto de nivel intermedio que deseen combinar la lógica gráfica de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
• Implementar enrutamiento condicional, reintentos y opciones de respaldo para una ejecución robusta.
• Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en 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 por facilitadores.
• Laboratorios prácticos y explicaciones de código en un entorno sandbox.
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctanos para coordinarlo.

LangGraph es un framework de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo conditionales y multietapa con LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de email dinámicas con ramificaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de contenido y email estructurados como grafos con lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
• Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de 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.
• Prácticas de laboratorio implementando flujos de trabajo de email y pipelines de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.

Opciones de Personalización del Curso

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

Le Chat Enterprise es una solución de ChatOps privada que ofrece capacidades conversacionales de IA seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para control basado en roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO), conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar e instalar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
• Habilitar RBAC, SSO y controles basados en el cumplimiento normativo.
• Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
• Diseñar e implementar cuadernos de ejecución (playbooks) de gobernanza y administración para ChatOps.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas 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 coordinarlo.

Mistral es una familia de modelos de lenguaje grandes (LLM) de alto rendimiento, optimizados para su implementación en producción a gran escala con un costo eficiente.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr el máximo rendimiento y el mínimo costo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• 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 servicios listas para producción, adecuadas para cargas de trabajo empresariales.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Numeral de 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 coordinarlo.