AI+ Data Agent™ - eLearning (examen incluido)
275,00 EUR
- 15 hours
Desbloquea la inteligencia con AI+ Data Agent™ Transforma los datos en información accionable y analítica automatizada con la certificación AI+ Data Agent™. Este programa para principiantes te enseña a aprovechar agentes de datos inteligentes para optimizar flujos de trabajo, extraer patrones significativos y tomar decisiones más inteligentes en contextos empresariales reales. Aprenderás cómo la IA puede recopilar, preprocesar, analizar y automatizar tareas de datos, aumentando la eficiencia operativa y potenciando estrategias basadas en datos en todos los sectores.
Características clave
Idioma
Curso y material en inglés
Nivel
Nivel principiante-intermedio
Acceso
1 año de acceso a la plataforma 24/7
8 horas de videolecciones y contenido multimedia
Recomendación de 16 horas de estudio
eBooks, audiolibros, pódcasts
Cuestionarios, evaluaciones y recursos del curso
Examen
Examen en línea supervisado con una repetición gratuita
Certificado
Certificado de finalización incluido
Formando a la próxima generación de líderes impulsados por los datos
para descubrir información, automatizar el análisis y potenciar la toma de decisiones inteligente.
Resultados de aprendizaje
Al final de este curso, podrás:
Fundamentos de la Ingeniería de Contexto (Más allá del Prompting)
Descubre cómo diseñar, controlar y perfeccionar dinámicamente el contexto de la IA en tiempo de ejecución, yendo más allá de simples indicaciones hacia una gestión estructurada de instrucciones, memoria, herramientas y estado del sistema para lograr un rendimiento fiable de la IA.
Optimización del contexto con el marco W-S-C-I
Aplica los principios fundamentales de Escribir, Seleccionar, Comprimir y Aislar para mejorar la relevancia, la precisión, la eficiencia y la seguridad en entornos de IA de nivel de producción.
Diseño de arquitecturas de memoria para IA
Crea sistemas eficaces de memoria a corto y largo plazo utilizando bases de datos vectoriales, técnicas de resumen y mecanismos de retroalimentación para favorecer la personalización, la continuidad y el razonamiento complejo.
Generación aumentada por recuperación (RAG) y IA fundamentada
Desarrolla aplicaciones de IA fiables mediante canalizaciones RAG, modelos de incrustación y bases de datos vectoriales para reducir las alucinaciones y ofrecer respuestas verificables y específicas del dominio.
Canalizaciones y orquestación de contexto de extremo a extremo
Diseña flujos de trabajo de contexto integrales —desde la consulta del usuario hasta la recuperación, compresión, generación de respuestas y actualización de la memoria— aprovechando herramientas como LangChain, LangGraph y LlamaIndex.
Cronograma del curso
Fundamentos de los agentes de IA
Lección 1
- Definición de agentes de IA
- Componentes principales y arquitectura
- Categorías y tipos de agentes de IA
- Práctica guiada: creación de modelos de IA y aprendizaje automático sin código para agentes de datos
Agentes de datos en ecosistemas de IA
Lección 2
- Introducción a los agentes de datos de IA
- Diferencias entre la IA tradicional y los agentes de datos de IA
- Componentes clave de los agentes de datos de IA
- Tipos de agentes de datos de IA
- Resumen de las soluciones de agentes de datos de IA más populares
Recopilación de datos para agentes de datos de IA
Lección 3
- Estructuración y planificación de la recopilación de datos
- Métodos y técnicas para la adquisición de datos
Preparación de datos e ingeniería de características
Lección 4
- Limpieza, transformación y preparación de datos
- Ingeniería de características para mejorar el rendimiento del modelo
- Aplicación práctica: herramientas sin código para el preprocesamiento y la ingeniería de características
Modelos de aprendizaje automático para agentes de datos
Lección 5
- Descripción general de los modelos de aprendizaje automático utilizados en agentes de datos
- Selección, entrenamiento y optimización de modelos
- Práctica: creación de modelos de IA y ML sin código para agentes de datos
Ética, seguridad y privacidad
Lección 6
- Consideraciones éticas en el desarrollo de agentes de datos de IA
- Riesgos de seguridad y mejores prácticas de privacidad de datos
Proyecto de Fin de Carrera
Lección 7
- Definir un enunciado de problema del mundo real
- Implementación práctica
- Evaluación y optimización del rendimiento
- Solución final creada con herramientas de IA y ML sin código
Herramientas exploradas
- TensorFlow
- PyTorch
- Scikit-learn
- Keras
- LangChain
- Hugging Face Transformers
- Jupyter Notebooks
- Power BI
- Tabla
- Pandas
- NumPy
- SQL
- Apache Spark
- Flujo de aire
- DataBricks
- APIs RESTful
- Matplotlib
- Herramientas de visualización de datos y automatización
¿Quién debería inscribirse en este programa?
Especialistas en datos: ideal para analistas, ingenieros y científicos de datos que desean ampliar sus capacidades con automatización impulsada por IA y sistemas de datos inteligentes.
Responsables de decisiones empresariales: ideal para estrategas que buscan aprovechar la inteligencia de datos para tomar decisiones más inteligentes y basadas en evidencia.
Entusiastas de la IA: diseñado para personas que desean combinar las tecnologías de IA con prácticas avanzadas de gestión de datos.
Innovadores en tecnología: perfecto para profesionales que exploran la automatización, el modelado predictivo y soluciones autónomas basadas en datos.
Líderes emergentes: una opción ideal para quienes buscan encabezar iniciativas de transformación con IA y promover la innovación basada en datos dentro de sus organizaciones.
Más detalles
Requisitos previos
- Es útil tener una comprensión básica de procesos de datos como la recopilación, limpieza y preparación, pero no es obligatorio.
- No se necesita experiencia en programación: adquirirás práctica utilizando herramientas sin código.
- Se recomienda contar con conocimientos fundamentales sobre conceptos de ciencia de datos, algoritmos y marcos de trabajo para la toma de decisiones.
- Ideal para profesionales y entusiastas que deseen profundizar en su experiencia en tecnologías de agentes de IA y estrategias basadas en datos.
Detalles del examen
- Duración: 90 minutos
- Aprobado: 70% (35/50)
- Formato: 50 preguntas de opción múltiple y de respuesta múltiple
- Método de entrega: En línea a través de una plataforma de examen supervisado (horario flexible)
- Idioma: inglés
Licencias y acreditación
Este curso es ofrecido por AVC de acuerdo con el Acuerdo del Programa de Socios y cumple con los requisitos del Acuerdo de Licencia.
Política de equidad
AVC no ofrece adaptaciones por discapacidad o condición médica a ningún estudiante. Se anima a los candidatos a ponerse en contacto con AVC para recibir orientación y apoyo durante todo el proceso de solicitud de adaptaciones.
Preguntas frecuentes
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