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★ 4.0(1)⏱ 2 h 48 min📚 28 lecciones🎧 Versión en audio
Ingeniería de IA en Python: de la ciencia de datos a la IA generativa
Construya una base sólida en ciencia de datos, aprendizaje automático clásico e IA generativa moderna usando Python para diseñar aplicaciones inteligentes basadas en datos.
💬Instructor de IA Pregunta sobre cualquier lección y recibe una respuesta clara al instante, cuando quieras.
🕐Empieza cuando quieras Sin horarios ni fechas límite: aprende a tu ritmo, cuando quieras.
🌐En español Lecciones, tareas y certificado: todo completamente en tu idioma.
Sobre este curso
La demanda de profesionales calificados que puedan navegar tanto la ciencia de datos tradicional como la IA generativa moderna está creciendo rápidamente.Este curso escrito proporciona un Pathway estructurado y paso a paso para dominar estas tecnologías esenciales utilizando Python.
Comenzará con los conceptos fundamentales de análisis de datos y estadísticas antes de pasar a los algoritmos clásicos de aprendizaje automático.A partir de ahí, explorará los conceptos de aprendizaje profundo y la transición a la ingeniería de IA moderna, incluidos los modelos de lenguaje grande, la generación aumentada de recuperación (RAG) y los flujos de trabajo agentic.Al leer explicaciones claras y analizar implementaciones de código prácticas, desarrollará las habilidades necesarias para diseñar e implementar sistemas inteligentes.
Lo que aprenderás:
- Comprender la programación fundamental de Python, los entornos virtuales modernos y los conceptos estadísticos esenciales para el análisis de datos.
- Aplique algoritmos clásicos de aprendizaje automático, incluida la regresión, la clasificación y la agrupación, a conjuntos de datos del mundo real.
- Construya redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow para procesar patrones de datos complejos.
- Implemente soluciones de IA generativas utilizando API de LLM, ingeniería rápida y patrones modernos de generación aumentada de recuperación (RAG) con bases de datos vectoriales.
- Diseñe agentes y flujos de trabajo de IA autónomos utilizando marcos de orquestación avanzados.
El plan de estudios comienza con los principios básicos de la ciencia de datos y los fundamentos estadísticos, progresando gradualmente a través de algoritmos clásicos y redes neuronales, y concluyendo con arquitecturas de IA generativas de vanguardia.Aprenderá completamente a través de explicaciones escritas, recorridos de código y ejercicios conceptuales diseñados para reforzar su comprensión.
Este curso está diseñado para principiantes que desean ingresar al campo de la IA y la ciencia de datos, sin requerir experiencia previa en programación o aprendizaje automático.
Comience su viaje en el mundo de los sistemas inteligentes y la ingeniería de IA moderna hoy.
Contenido del curso
Lo que obtendrás
📜Certificado de finalización Añádelo a tu perfil de LinkedIn
💬Tutor AI personal ¿Atascado en una lección? Pregúntale a tu tutor integrado lo que quieras, cuando quieras.
🎧Versión en audio incluida Aprende en cualquier momento, sin pantalla
♾️Acceso de por vida Vuelve cuando quieras, sin caducidad
📱Teléfono o computadora Funciona en cualquier dispositivo
💸Reembolso de 14 días Sin preguntas
⚡Breve y enfocado 2 h 48 min de contenido práctico
Certificado de finalización
Cada curso que completas en PickAClass emite una credencial como esta — original, con su propio código, verificable por URL y detallada sobre lo que realmente demostraste.
P
PickAClass
Perfil de habilidades · verificable
Documento
Certificado de Maestría
Esto certifica que
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ha demostrado con éxito el dominio de
Ingeniería de IA en Python: de la ciencia de datos a la IA generativa
Habilidades demostradas
✓
Análisis de patrones de comportamiento
Fundamental
1.2 h
✓
Marcos de arquitectura de decisiones
Competente
1.4 h
✓
Diseño de pruebas A/B
Competente
1.7 h
✓
Redacción conductual
Avanzado
1.9 h
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PickAClass — Nombre Apellido
Ingeniería de IA en Python: de la ciencia de datos a la IA generativa
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Detalle de desempeño
Resumen del curso
Lecciones completadas14 / 14
Preguntas de práctica26 / 28
Tareas entregadas4 (prom. 4.5 / 5)
Proyecto finalRevisado — 4.6 / 5
Práctica total6.2 h
Referencia de desempeño
Posición en la cohorteTop 12% de 1,625
Tiempo hasta completar11 días (mediana: 22)
Puntuación de dominio91 / 100
Puntuación de preguntas de práctica94%
Verificación de habilidadRuta de habilidad verificada