Preparación de datos para Inteligencia Artificial Generativa con SageMaker Data Wrangler y Ground Truth — PickAClass
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Preparación de datos para Inteligencia Artificial Generativa con SageMaker Data Wrangler y Ground Truth

Prepara, limpia y etiqueta conjuntos de datos de alta calidad para modelos de inteligencia artificial generativa utilizando las herramientas de SageMaker en un formato de aprendizaje estructurado y basado en texto.

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Sobre este curso

Los datos de alta calidad son la base de cualquier sistema de inteligencia artificial generativa exitoso, sin embargo, preparar y etiquetar esos datos sigue siendo una de las partes más desafiantes del proceso. Este curso te enseña cómo aprovechar AWS SageMaker Data Wrangler y SageMaker Ground Truth para optimizar tus flujos de trabajo de datos. A través de explicaciones escritas claras y guías prácticas paso a paso, harás la transición de la manipulación manual de datos a una preparación de datos automatizada y escalable. Aprenderás a limpiar datos no estructurados, orquestar la validación con intervención humana (human-in-the-loop) y dar formato a conjuntos de datos específicamente para el entrenamiento y ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (large language models). Lo que aprenderás: Comprender los conceptos fundamentales de la preparación de datos y la validación con intervención humana para el aprendizaje automático; Configurar SageMaker Data Wrangler para importar, limpiar y transformar datos de texto no estructurados sin escribir código complejo; Diseñar flujos de trabajo de etiquetado de datos utilizando SageMaker Ground Truth para construir conjuntos de datos de ajuste de instrucciones (instruction-tuning) de alta calidad; Aplicar controles de calidad de datos y técnicas de validación para garantizar que tus datos de entrenamiento estén libres de sesgos y errores; Preparar conjuntos de datos especializados para casos de uso de inteligencia artificial generativa, incluida la generación aumentada por recuperación (RAG) y el formato de respuesta a consultas (prompt-response); Integrar bucles de retroalimentación humana para mejorar continuamente el rendimiento y la seguridad del modelo. El curso comienza con definiciones esenciales y fundamentos de ingeniería de datos antes de guiarte a través de configuraciones paso a paso de Data Wrangler y Ground Truth. Avanzarás desde la ingesta de datos sin procesar hasta el despliegue de conjuntos de datos completamente preparados y listos para el entrenamiento de inteligencia artificial generativa. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de datos, desarrolladores de IA y entusiastas de la nube que desean dominar la preparación de datos en AWS. No se requiere experiencia previa con SageMaker o aprendizaje automático avanzado, aunque es útil una familiaridad básica con los conceptos de la nube. Comienza a construir tuberías de datos robustas para tus proyectos de IA hoy mismo.

Contenido del curso

Lo que obtendrás

  • 📜 Certificado de finalización
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  • 💬 Tutor AI personal
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  • 🎧 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
    3 h 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
Nombre Apellido
ha demostrado con éxito el dominio de
Preparación de datos para Inteligencia Artificial Generativa con SageMaker Data Wrangler y Ground Truth
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
P
PickAClass — Nombre Apellido
Preparación de datos para Inteligencia Artificial Generativa con SageMaker Data Wrangler y Ground Truth
Página 2 de 2
Detalle de desempeño
Resumen del curso
Lecciones completadas 14 / 14
Preguntas de práctica 26 / 28
Tareas entregadas 4 (prom. 4.5 / 5)
Proyecto final Revisado — 4.6 / 5
Práctica total 6.2 h
Referencia de desempeño
Posición en la cohorte Top 12% de 1,625
Tiempo hasta completar 11 días (mediana: 22)
Puntuación de dominio 91 / 100
Puntuación de preguntas de práctica 94%
Verificación de habilidad Ruta de habilidad verificada
Verifica esta credencial
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Emitido bajo los estándares académicos de PickAClass. Los niveles de habilidad reflejan el desempeño evaluado frente a la rúbrica de competencias del curso. Es una credencial original de esta plataforma.

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Preguntas frecuentes

¿Qué necesito para tomar este curso? +

Solo un teléfono o computadora con internet. Sin instalaciones ni hardware especial.

¿Cómo pago? +

Con tarjeta a través de Stripe. No almacenamos datos de tarjeta — Stripe los gestiona de forma segura.

¿Puedo obtener un reembolso? +

Sí — reembolso completo en 14 días, sin preguntas.

¿Por cuánto tiempo tendré acceso? +

Para siempre. Una vez comprado, el curso es tuyo para revisarlo cuando quieras.

¿Obtendré un certificado? +

Sí. Al finalizar recibirás un certificado que puedes añadir a tu perfil de LinkedIn.

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