Explorá todo el trayecto de aprendizaje

Módulo 1: Fundamentos de IA Generativa Aplicada a Data Science

Unidad 1 Introducción: El Data Scientist Frente a una Revolución Conceptual
Unidad 2 ¿Qué es Realmente la IA Generativa y por Qué Importa Ahora?
Unidad 3 La Tríada Fundamental: Interfaz, Instrucción y Modelo
Unidad 4 La IA Como Copiloto Cognitivo del Data Scientist
Unidad 5 El Impacto Transversal: Más Producción al Mismo Costo
Unidad 6 Privacidad, Riesgos y la Necesidad de Gobernanza
Unidad 7 Del Data Science Tradicional al Data Science Moderno
Unidad 8 Nuevas Arquitecturas: Automatización, Agentes, Rag y Mcp
Unidad 9 Requisitos Fundamentales para Trabajar Profesionalmente con IA
Unidad 10 Conclusión: La IA Como Extensión Intelectual del Data Scientist

Módulo 2: Insights de Datos no Estructurados

Unidad 1 Introducción: Cuando el Data Science Deja de Ser Solo Números
Unidad 2 El Surgimiento del Data Science Aplicado a Lenguaje Humano
Unidad 3 El Potencial Oculto de los Datos no Estructurados
Unidad 4 Un Caso Concreto: Extraer Valor Real de una Reunión
Unidad 5 Qué Diferencia a Data Science de Machine Learning en Este Nuevo Contexto
Unidad 6 Incorporación de IA al Ciclo Clásico del Data Science
Unidad 7 Herramientas Tecnológicas que Habilitan el Proceso
Unidad 8 La Ingeniería de Prompts Como Disciplina Analítica
Unidad 9 Conversar con los Datos: Un Nuevo Paradigma
Unidad 10 La Necesidad de Supervisión Humana: Límites y Riesgos
Unidad 11 Conclusión: El Data Scientist Como Intérprete del Lenguaje Organizacional

Módulo 3: Newsletter Automatizada con IA

Unidad 1 Introducción: Cuando las Conversaciones se Convierten en Datos
Unidad 2 Por Qué Ahora: El Salto Tecnológico que Habilita un Nuevo Tipo de Análisis
Unidad 3 El Caso Práctico: La Reunión Semanal Como Fuente de Conocimiento Estratégico
Unidad 4 El Rol del Data Scientist en Esta Nueva Modalidad: Analizar Lenguaje, no Solo Números
Unidad 5 El Flujo Completo: De Conversación Informal a Newsletter Profesional
Unidad 6 Automatización Total o Asistencia Híbrida: Dos Caminos para Implementar el Sistema
Unidad 7 El Arte de Construir Prompts que Realmente Producen Análisis
Unidad 8 Responsabilidades Diferenciadas: IA, Data Scientist y Community Manager
Unidad 9 Riesgos, Limitaciones y Necesidad de Supervisión Humana
Unidad 10 Conclusión: Un Nuevo Tipo de Inteligencia Organizacional

Módulo 4: Introducción a Sistemas Multi-agente (Mcp-básico)

Unidad 1 Introducción: El Paso de Usar IA a Construir Sistemas Inteligentes
Unidad 2 ¿Qué es un Sistema Multiagente? Una Nueva Forma de Inteligencia Distribuida
Unidad 3 Mcp Como Cerebro del Sistema: Orquestación, Estrategia y Control
Unidad 4 Rag Como Memoria Externa: Cómo las Máquinas Recuerdan
Unidad 5 La Sinergia Mcp + Rag: Pensar, Buscar y Responder
Unidad 6 Cliente y Servidor: El Sistema Distribuido que Sostiene a los Agentes
Unidad 7 Herramientas: Los “superpoderes” del Mcp
Unidad 8 ¿Cómo Razona Realmente un Mcp?
Unidad 9 Aplicaciones Reales de Sistemas Multiagente en Empresas
Unidad 10 La Práctica: De Relevance a Python, y de Python a n8n
Unidad 11 Conclusión: El Data Scientist Como Arquitecto de Inteligencia Distribuida

Módulo 5: Análisis de Datos con IA Generativa

Unidad 1 Introducción: Cuando la IA Generativa Acelera Todo el Ciclo de Data Science
Unidad 2 El Desafío del Negocio: Construir una Unidad de Detección Automática de Fugas
Unidad 3 El Rol de IA en la Búsqueda de Datasets: Investigación Automática en Minutos
Unidad 4 El Desafío Técnico Detrás de los Sensores Iot: Entender la Deriva, el Ruido y los Umbrales
Unidad 5 Definir Correctamente el Problema de Machine Learning
Unidad 6 Eda y Limpieza de Datos Asistidos por IA Generativa
Unidad 7 Generación del Modelo: Cuando la IA Crea Código y Propone Enfoques Predictivos
Unidad 8 Reglas de Negocio y Umbrales: El Puente entre Ingeniería y Ciencia de Datos
Unidad 9 Integración con n8n: Llevar el Modelo a Producción y Activar Alertas Reales
Unidad 10 Conclusión: IA Generativa Como Acelerador, no Como Reemplazo

Módulo 6: Buenas Prácticas para la Gestión de Datos

Unidad 1 Introducción: Cuando la IA se Vuelve Parte del Sistema Operativo de la Empresa
Unidad 2 La IA Como Activo Económico, no Como Juguete Tecnológico
Unidad 3 El Principio Rector: Costo–beneficio Como Marco Permanente
Unidad 4 Diligencia Técnica: La Base Invisible de la Confianza
Unidad 5 Valor Agregado: Cuando la Automatización Realmente Importa
Unidad 6 Feedback Humano: El Mecanismo que Evita la Degradación del Sistema
Unidad 7 Monitoreo de Costos: Visibilidad Como Condición de Control
Unidad 8 Documentación Automática: Construir Memoria Organizacional
Unidad 9 Evaluar, Deprecar y Priorizar: La Vida Útil de los Agentes
Unidad 10 La IA Como Sistema Gobernado, no Como Entidad Autónoma

Módulo 7: Proyecto Final

Unidad 1 Proyecto Final
Unidad 2
Unidad 3
Unidad 4

Objetivos

La Diplomatura en IA Generativa para Data Science tiene como objetivo principal proporcionar a los participantes una formación avanzada y práctica en el uso de inteligencia artificial generativa aplicada al análisis de datos. El programa busca que los participantes comprendan los fundamentos de los modelos de lenguaje, la integración de IA generativa en pipelines de Python, la automatización de análisis de datos y la implementación de sistemas multi-agente.

Con un enfoque práctico basado en proyectos reales, la diplomatura prepara a los participantes para enfrentar los desafíos que demanda el mercado laboral. Se busca que los estudiantes no solo adquieran conocimientos teóricos sobre IA generativa, sino que también desarrollen competencias para diseñar, automatizar y optimizar procesos de Data Science con tecnología de última generación.

Además, el programa pretende brindar herramientas para que los profesionales puedan aplicar la IA generativa en casos de uso concretos, como automatización de reportes, generación de insights de datos no estructurados, procesamiento de transcripciones, análisis de sentimientos, generación de contenido y orquestación de workflows complejos mediante sistemas multi-agente. Esto garantiza que los participantes obtengan una formación integral y aplicable, capaz de generar impacto inmediato en entornos laborales reales.

Lo que aprenderás

Los participantes de la Diplomatura en IA Generativa para Data Science desarrollarán habilidades clave para la aplicación avanzada de inteligencia artificial en el análisis de datos. Entre los conocimientos que adquirirán se incluyen:

Fundamentos de IA Generativa aplicada a Data Science.
Arquitectura y funcionamiento de modelos de lenguaje (LLMs).
Manejo de APIs de OpenAI, Anthropic y modelos open source.
Prompting avanzado para análisis de datos y automatización de workflows.
Integración de IA generativa en pipelines de Python.
Procesamiento de datos no estructurados: transcripciones, análisis de sentimientos y extracción de entidades.
Visualización inteligente de insights y generación automatizada de reportes.
Configuración de herramientas SaaS y Docker (N8N, Relevance, API OpenAI).
Diseño y orquestación de sistemas multi-agente con Model Context Protocol (MCP) y FastAPI.
Buenas prácticas de Data: costo-beneficio, nodos de feedback, documentación automática y monitoreo de alertas.
Desarrollo de un portfolio de proyectos reales listo para mostrar a empleadores.

Al finalizar la diplomatura, los participantes estarán capacitados para aplicar IA generativa en proyectos de Data Science de manera autónoma y eficiente, integrar sistemas multi-agente, automatizar análisis complejos y generar soluciones de alto valor en empresas y organizaciones.

Perfil del participante

Esta diplomatura está diseñada para profesionales de Data Science que ya tienen conocimientos de Python y desean dar el salto hacia la IA generativa y la automatización avanzada de procesos.

No es recomendable para personas que nunca han programado, buscan resultados sin práctica o únicamente desean un certificado sin adquirir competencias reales.

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Diplomatura en IA Generativa para Data Science

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