Especialízate en Ingeniería de Datos

En este curso introductorio podrás adentrarte en el mundo de la programación utilizando uno de los lenguajes más versátiles y populares actualmente: Python . Está diseñado para brindarte una sólida base en programación con Python, y se verán temas clave como los tipos de datos en Python, listas, funciones y módulos , entre otros. En este curso vamos a ver los fundamentos del lenguaje sin que se requiera conocimiento previo.

Este curso te llevará a explorar el apasionante mundo de las Bases de Datos y el Lenguaje de Consulta Estructurada (Structured Query Language - SQL) . Desarrollarás la capacidad de diseñar, consultar y gestionar tanto bases de datos relacionales como no relacionales, adquiriendo habilidades fundamentales para navegar y utilizar datos en la era digital. Estarás preparado para afrontar los desafíos de la gestión de datos en un mundo cada vez más interconectado y basado en información. Se incluye también una introducción a VectorDBs, la tecnología clave que complementa a aplicaciones basadas en Grandes Modelos de Lenguaje.

En este curso dominarás las herramientas esenciales para el procesamiento de datos con Python , un paso fundamental en la construcción de modelos de Machine Learning. Explorarás las librerías fundamentales de Python para visualización y manipulación de datos, como Pandas, Matplotlib, y Polars . Además, adquirirás habilidades en manipulación de datos avanzada, incluyendo los Principios de Tidy Data y el trabajo con series de tiempo . A lo largo del curso, te prepararás para enfrentar desafíos en el análisis de datos y tomar decisiones informadas basadas en la información que extraigas de tus conjuntos de datos.

Un curso práctico para automatizar tareas y extraer datos de la web tal como se trabaja hoy: primero mirando la red y las APIs, después controlando el navegador, y usando agentes de IA como aceleradores. Parte de los fundamentos de HTTP, las cookies y las DevTools, avanza por la extracción robusta con selectores CSS/XPath, BeautifulSoup y expresiones regulares, y enseña Playwright desde cero (locators, auto-waiting, formularios, autenticación y reutilización de sesión) en reemplazo de Selenium. Incorpora el workflow de 2026 con Claude Code, Cursor y MCP para inspeccionar páginas y generar código de forma supervisada, junto con las claves de un scraping resiliente y responsable (reintentos con backoff, timeouts, fingerprint y límites éticos). Cierra con integraciones reales —envío de mails con SendGrid, manejo de secretos, SSH y scheduling con cron, Cloud Scheduler y Cloud Run Jobs— para que las automatizaciones dejen de correr solo en la máquina propia y pasen a ejecutarse de forma programada y confiable. Nivel intermedio; se trabaja sobre sitios de práctica estables y con notebooks ejecutables.

Este curso de especialización está diseñado para introducirte en el fascinante mundo de la ingeniería de datos, donde aprenderás los fundamentos y las herramientas esenciales para la gestión y transformación de datos en entornos modernos . A lo largo del curso, explorarás conceptos clave como la creación de pipelines de datos utilizando Airflow, el modelado y almacenamiento de datos en Data Warehouses con DBT, y la transformación de datos en el contexto de la Modern Data Stack. Además, te prepararás para enfrentar los desafíos de grandes volúmenes de información y complejas arquitecturas de datos.

En este curso adquirirás las habilidades profesionales en programación más requeridas en el mercado laboral . Usualmente los cursos y carreras en Ciencia de Datos muestran una falla importante: la falta de herramientas y técnicas que se necesitan como programador para crear productos basados en datos y desempeñarse exitosamente en la industria. Con este curso, comprenderás la importancia de implementar herramientas de control de versiones, gestión de entornos virtuales, contenerización , entre otras.

El curso de Programación Asistida con IA te ofrece una inmersión completa en la aplicación de modelos de lenguaje grandes (LLMs) y agentes de código para transformar tu flujo de trabajo de desarrollo. Aprenderás desde el panorama general y las tendencias de la programación asistida hasta la ingeniería de prompts para comunicarte efectivamente con herramientas como Cursor, Copilot, Antigravity y Claude Code y obtener código reproducible. El programa profundiza en la arquitectura interna de los agentes y su aplicación en tareas críticas de refactorización, debugging y generación de tests, al mismo tiempo que aborda la gobernanza, privacidad y seguridad para integrar la IA de manera responsable en tu entorno de trabajo.

La ingeniería de datos se posiciona como una de las disciplinas más críticas (y difíciles de automatizar) en la era de la IA, precisamente porque es el cimiento sobre el que toda organización se construye. Mientras los algoritmos avanzan, alguien debe diseñar, orquestar y garantizar la calidad de los pipelines que mueven volúmenes de datos cada vez más masivos, heterogéneos y en tiempo real.

Este curso te brindará los fundamentos matemáticos que se necesitan para estudiar y profundizar en ciencia de datos y aprendizaje automático. Con la creciente demanda e interés en aprender IA en distintas disciplinas y con diferentes aplicaciones, entendemos que es clave poder hacernos de conocimientos específicos de matemáticas que puedan hacer la diferencia a la hora de formarnos como profesionales competentes en el mercado laboral.

En este curso se enseñará a implementar técnicas más avanzadas de Aprendizaje Automático (Machine Learning), la disciplina que estudia cómo generar aplicaciones que resuelvan problemas sin necesidad de programar las soluciones explícitamente. En la actualidad, los programas de Aprendizaje Automático son cada vez más relevantes en prácticamente todas las disciplinas y ámbitos, debido a la creciente disponibilidad de datos, capacidad computacional y sofisticación de los algoritmos. En este curso se profundizará en conceptos avanzados de Machine Learning, tales como Boosting de árboles y Series de Tiempo.

En este curso se enseñarán las técnicas más efectivas del Aprendizaje Automático , cubriendo tanto las intuiciones y la matemática detrás de los algoritmos como su implementación práctica. Buscaremos desarrollar la capacidad de los participantes para aplicar estas técnicas a nuevos problemas, detectando posibles casos de uso y evaluando la factibilidad de abordar distintos desafíos utilizando machine learning.