Formacion integral para perfiles en crecimiento con actividades guiadas y seguimiento por modulos.
Roadmap
Learning path
Structured training roadmap so you progress with clarity, practice deeply, and prove mastery module by module.
Introducción a la IA y al ciclo de vida de un proyecto
Goal: Comprender qué es IA, sus componentes y cómo se encadena un proyecto práctico desde la toma de requerimientos hasta entrega.
Expected outcome: Actividad: mapear un caso de uso simple y definir entradas, salidas y entregables; checklist de inicio del proyecto.
- Definición de IA vs. automatización
- Fases del ciclo de vida (requisitos, datos, modelos, implementación, mantenimien
- Roles y responsabilidades en equipos técnicos
- Casos de uso típicos para técnicos junior
Fundamentos de datos para IA
Goal: Identificar datos relevantes, calidad de datos y preparación básica para modelos.
Expected outcome: Ejercicio práctico: preparar un conjunto de datos de ejemplo y generar un informe de calidad de datos.
- Conceptos de datos estructurados y no estructurados
- Fuentes de datos, recolección y consentimiento
- Limpieza básica, detección de valores faltantes y outliers
- Resumen estadístico y visualización simple
- Ética y privacidad de datos
Conceptos clave de algoritmos y modelos
Goal: Reconocer tipos de modelos y su aplicabilidad en tareas comunes.
Expected outcome: Actividad: seleccionar un modelo adecuado para una tarea dada y justificar la elección.
- Modelos supervisados vs. no supervisados
- Ejemplos: clasificación, regresión, clustering
- Conceptos de overfitting y generalización
- Evaluación básica de modelos (train/val/test)
- Selección de modelo según tarea y datos
Herramientas y entornos prácticos
Goal: Familiarizarse con herramientas ligeras y entornos de pruebas para IA.
Expected outcome: Laboratorio corto: crear entorno, cargar datos, entrenar un modelo simple y registrar resultados.
- Entornos de desarrollo ( notebooks, entornos virtuales)
- Bibliotecas populares (scikit-learn, pandas)
- Gestión de entornos y dependencia (pip, conda)
- Uso de datasets pequeños para pruebas
- Buenas prácticas de reproducibilidad
Entrenamiento y validación de modelos básicos
Goal: Ejecutar entrenamiento y evaluación de modelos simples en datos reales.
Expected outcome: Actividad: entrenar un clasificador simple y presentar métricas básicas en un informe técnico.
- Preparación de datos para entrenamiento
- Separación train/val/test
- Métricas de rendimiento simples (precisión, RMSE)
- Ajuste de hiperparámetros básicos
- Detección de sesgo y errores comunes
Diagnóstico de fallos y bienestar de modelos
Goal: Identificar y diagnosticar problemas típicos en modelos en entornos reales.
Expected outcome: Caso práctico: identificar causas de caída de rendimiento en un modelo de ejemplo.
- Señales de degradación de rendimiento
- Data drift y concept drift
- Problemas de sesgo y fairness
- Overfitting en producción
- Comprobaciones de integridad de datos y predictibilidad
Mantenimiento preventivo y actualizaciones
Goal: Establecer prácticas de mantenimiento para evitar degradación futura.
Expected outcome: Plantilla de checklist de mantenimiento preventivo para un pipeline mínimo.
- Monitoreo continuo y alertas
- Mantenimiento de pipelines de datos
- Versionado de modelos y reentrenamiento programado
- Pruebas de regresión antes de despliegue
- Políticas de rollback y control de cambios
Introducción a la IA responsable y seguridad
Goal: Adjuntar consideraciones éticas, de seguridad y cumplimiento.
Expected outcome: Caso de evaluación ética de un uso de IA en un entorno de trabajo.
- Privacidad y protección de datos
- Transparencia y explicabilidad básica
- Uso responsable de IA en entornos técnicos
- Gestión de riesgos y seguridad de modelos
- Regulaciones y normas básicas
Integración y despliegue básico
Goal: Comprender opciones simples de despliegue y su impacto operacional.
Expected outcome: Actividad: diseñar un flujo de despliegue minimalista para un modelo de clasificación.
- Patrones de despliegue (API, batch)
- Monitorización post-despliegue
- Cadenas de suministro de datos y dependencias
- Rollback y pruebas de aceptación
- Interacciones con sistemas existentes
Mantenimiento de infraestructura ligera
Goal: Conocer prácticas de mantenimiento de la infraestructura que sostiene IA.
Expected outcome: Checklist de mantenimiento de infraestructura para un entorno de IA pequeño.
- Gestión de recursos (CPU, memoria)
- Optimización de rendimiento básico
- Copia de seguridad y recuperación de datos
- Actualización de software y parches
- Documentación técnica clara
Checklist final de proyecto práctico
Goal: Consolidar el aprendizaje en un checklist aplicado para diagnóstico y mantenimiento.
Expected outcome: Entregable final: checklist aplicado a un caso práctico con evidencias.
- Revisión de datos
- Revisión de modelo y rendimiento
- Revisión de despliegue y monitoreo
- Plan de mantenimiento preventivo
- Guía de respuesta ante incidentes
Proyecto corto práctico: diagnóstico, mantenimiento preventivo y checklist
Goal: Aplicar lo aprendido en un proyecto integrador de alcance reducido.
Expected outcome: Proyecto final con informe técnico, código reproducible y checklist de mantenimiento.
- Definir problema y objetivo
- Recolectar y preparar datos
- Entrenar y evaluar un modelo básico
- Implementar monitoreo y mantenimiento preventivo
- Generar entregables: informe técnico y checklist
Institute
Why this learning experience stands out
Tailored instructors
We assign instructors based on technical level, target role, and cohort context for faster progress.
Planned cohort openings
We avoid uncontrolled mass launches. Courses open when the right group is ready for guided execution.
Applied evidence
Each module produces useful deliverables to showcase skills to recruiters and technical leaders.