Introducción a la Ciencia de Datos e IA con Python

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

Esta capacitación 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 deseen optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de calidad de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para mejorar la velocidad, el costo y la escalabilidad.
• Garantizar la confiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control (checkpoint).
• Depurar y rastrear las ejecuciones del grafo, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente los problemas que ocurren en producción.
• Instrumentar grafos con registros, métricas y trazas, desplegarlos en producción y monitorear los SLA y los costos.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Abundantes 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.

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

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) 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 programación utilizando Devstral.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Devstral para el desarrollo de agentes de programación.
• Diseñar flujos de trabajo agénticos para la exploración y modificación de repositorios de código.
• Integrar agentes de programación con herramientas de desarrollo y APIs.
• Implementar mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de agentes.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión grupal.
• 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 los detalles.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (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 capacitación, los participantes podrán:

• 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 limpieza, ordenamiento y filtrado de datos.
• Realizar operaciones agregadas 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 aprendizaje automático, equipos de plataforma e ingenieros de investigación de nivel intermedio a avanzado 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 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 debate.
• 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 formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instrucción directa (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 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 Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar FastAPI con Python para crear, probar e implementar APIs RESTful de manera más rápida y sencilla.

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 fácil 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 mediante las herramientas de FastAPI.
• Construir imágenes de contenedores e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio con nivel principiante a intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, glóbulos rojos, 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 análisis más preciso.
• Analizar imágenes cuantitativamente, incluida la contabilización de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas utilizando macros y complementos (plugins).
• Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en la investigación biológica.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM (modelos de lenguaje grandes) con estado, multi-actor, mediante grafos composables con estado persistente y control 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 financieras basadas en LangGraph con una gobernanza adecuada, observabilidad y cumplimiento normativo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para finanzas, alineados con requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares y ontologías de datos financieros 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 mejorar el rendimiento, reducir costos y cumplir los SLAs.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión grupal.
• 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, póngase en contacto con nosotros para coordinar los detalles.

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

Esta formación en vivo e impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo confiables y multietapa con LLM utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y recorrido 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 coordinarla.

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 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 de trabajo médicos.

Esta formación en línea o presencial, impartida por un instructor, 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 esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con casos de estudio del mundo real.
• 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 coordinarlo.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM (modelos de lenguaje grandes) con estado y múltiples actores mediante gráficos composables, 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, con 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 auditoría y el cumplimiento normativo.
• Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en el procesamiento.
• Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana (human-in-the-loop) y rutas de decisión trazables.
• Desplegar, supervisar y mantener servicios de LangGraph en producción con capacidades de observabilidad y control de costos.

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 coordinar los detalles.

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

Esta capacitación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y equipos de producto con un nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes de 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 capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-escalón con LLMs 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 de marketing intermedios, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de email dinámicas y ramificadas, así como tuberías de generación de contenido utilizando LangGraph.

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

• Diseñar flujos de trabajo de contenido y email con estructura de grafo y 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 multi-escalón.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones grupales.
• Prácticas hands-on implementando flujos de trabajo de email 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, por favor contáctenos para organizarla.

Le Chat Enterprise es una solución privada de ChatOps que ofrece capacidades de IA conversacional 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 en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto intermedios, 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 serán capaces de:

• Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
• Habilitar controles de RBAC, SSO y cumplimiento normativo.
• Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y repositorios de datos.
• Diseñar e implementar libros de juego (playbooks) de gobernanza 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 coordinarlo.

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

Este entrenamiento en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido 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 costo mínimo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
• Aplicar estrategias de 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 actividades prácticas y ejercicios.
• 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.