Introducción a la Ciencia de Datos e IA con Python

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

Esta formación en vivo impartida por instructores (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 operar sistemas LangGraph de grado profesional.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, coste y escalabilidad.
• Garantizar la fiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear la ejecución de grafos, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente los problemas en producción.
• Instrumentar grafos con registros, métricas y trazas, desplegarlos en producción y monitorear SLAs y costes.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas 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, 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 pueden interactuar con bases de código, herramientas para desarrolladores y API para mejorar la productividad de ingeniería.

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

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Lección y discusión interactiva.
• Gran cantidad 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, contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo con instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en el análisis y la manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.

A al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 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 su 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 en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a 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 podrán:

• Configurar y preparar entornos de autoalojamiento para los modelos Mistral y Devstral.
• Aplicar técnicas de ajuste fino para optimizar el rendimiento según dominios específicos.
• Implementar versionado, 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

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos sobre autoalojamiento y ajuste fino.
• Implementación en laboratorio en vivo de canales de gobernanza y monitoreo.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para construir 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 de la pila FARM.
• Aprender a crear APIs REST con FastAPI.
• Aprender a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar y desplegar aplicaciones (frontend y backend) utilizando la pila FARM.

Esta formación en vivo con instrucción en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar FastAPI junto con Python para crear, probar y desplegar 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 generar modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar las APIs a una base de datos mediante SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en las APIs aprovechando las herramientas de FastAPI.
• Crear imágenes de contenedores y desplegar APIs web en un servidor en la nube.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (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 sanguíneos, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para facilitar su análisis.
• Analizar imágenes cuantitativamente, 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 de LLM con múltiples actores y estado persistente, representadas como grafos composables con estado conservado y control sobre la ejecución.

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

Al finalizar este curso, 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 grafo y las herramientas asociadas.
• Implementar controles de fiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
• Desplegar, monitorizar y optimizar sistemas LangGraph en términos de rendimiento, costos y acuerdos de nivel de servicio (SLA).

Formato del curso

• Clases interactivas con 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

LangGraph es un framework para construir aplicaciones de LLM estructuradas como grafos que soportan planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante, ingenieros de prompts y profesionales de datos que desean diseñar y crear flujos de trabajo confiables para LLM multi-etapa utilizando LangGraph.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencia 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, por favor contáctenos para coordinar.

LangGraph permite crear 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 sanitario, 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 clínicos reales.

Esta formación presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones sanitarias basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con casos reales.
• Práctica de implementación en un laboratorio virtual en tiempo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM multi-actor y con estado, mediante grafos composibles con estado persistente y control preciso sobre 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 legales basadas en LangGraph, incorporando los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal con LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
• Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado del grafo y en el procesamiento.
• Implementar guardrails, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
• Desplegar, monitorizar y mantener los servicios de LangGraph en producción con capacidad de observabilidad y controles de coste.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Múltiples 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 coordinarlo.

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

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafos 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 grafos que coordinan agentes LLM, herramientas y memoria.
• Implementar enrutamiento condicional, reintentos y alternativas para una ejecución robusta.
• Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en bucles de agentes.
• Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno sandbox.
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones por pares.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

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

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del marketing intermedios, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas, así como tuberías de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados como grafos con lógica condicional.
• Integrar LLM, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
• Administrar 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 en grupo.
• Prácticas manuales implementando flujos de trabajo de correo electrónico y tuberías 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 coordinarla.

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

Esta formación presencial dirigida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a gerentes de producto 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 formación, los participantes podrán:

• Configurar e implementar 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 manuales de procedimientos (playbooks) de gobernanza y administración para ChatOps.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión en grupo.
• Abundancia de ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación presencial y en vivo (en línea o in situ) 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 la máxima capacidad de procesamiento y el mínimo costo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar patrones de implementación 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 para cargas de trabajo empresariales.

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

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