Programa Smartapps analytics con IA

Acerca de este curso

Conviértete en un experto creando aplicaciones analíticas con Python y herramientas de Inteligencia Artificial.

En un mundo donde los datos son el nuevo motor de la innovación, las organizaciones necesitan profesionales capaces de transformar información en aplicaciones útiles y escalables. El Programa Smartapps Analytics con IA te prepara para llevar modelos de Machine Learning a producción y convertirlos en soluciones prácticas que generan valor real.

Contenido del curso

Introducción programación con Python
Dominar las estructuras de control de flujo como bucles y condicionales para crear programas eficientes. Implementar funciones modulares que faciliten la reutilización de código y mejoren la mantenibilidad. Utilizar correctamente las estructuras de datos fundamentales de Python para organizar y manipular información. Desarrollar la lógica algorítmica necesaria para resolver problemas básicos mediante programación.

Introducción y Manejo de datos con Python
Configurar un entorno de desarrollo de datos adecuado utilizando Anaconda y sus componentes. Aplicar técnicas de manipulación y análisis de datos con NumPy para operaciones numéricas eficientes. Utilizar Pandas para realizar limpieza, transformación y análisis exploratorio de datos estructurados. Implementar flujos de trabajo completos para el procesamiento de datos desde su importación hasta su exportación.

Desarrollo de gráficos estáticos, dinámicos y mapas con Python
Crear visualizaciones estáticas efectivas con Matplotlib para comunicar insights de datos. Diseñar gráficos estadísticos avanzados utilizando Seaborn para análisis exploratorios complejos. Implementar visualizaciones interactivas y dinámicas con Plotly para mejorar la experiencia del usuario. Generar mapas y representaciones geoespaciales para visualizar datos con componentes geográficos.

Bases de Linux y Git
Dominar los comandos básicos de Linux para la navegación y administración del sistema operativo. Implementar estrategias de control de versiones utilizando Git para el seguimiento de cambios en el código. Aplicar técnicas de desarrollo colaborativo mediante ramas, fusiones y resolución de conflictos en Git. Integrar flujos de trabajo de Git en proyectos de desarrollo para optimizar la colaboración en equipo.

Reportería con Python: Interacción con excel
Automatizar la extracción de datos desde archivos Excel utilizando librerías especializadas de Python. Generar reportes dinámicos en Excel con formato personalizado y estructuras complejas. Implementar procesos de transformación y análisis de datos directamente en hojas de cálculo. Desarrollar sistemas automatizados para la actualización periódica de reportes en Excel.

Entendiendo Machine Learning
Comprender los objetivos fundamentales y las aplicaciones prácticas del Machine Learning en diversos contextos. Diferenciar los tipos de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado y por refuerzo) y sus casos de uso. Evaluar modelos de Machine Learning utilizando métricas apropiadas según el tipo de problema y datos. Identificar oportunidades para implementar soluciones de Machine Learning en problemas del mundo real.

Model Deployment usando Python y Servicios en la nube
Implementar estrategias de despliegue local de modelos para pruebas y desarrollo. Desplegar modelos en servicios en la nube para su consumo a través de APIs o aplicaciones. Optimizar el rendimiento y escalabilidad de modelos desplegados en entornos de producción.

Desarrollo de Aplicaciones con IA
Integrar motores de IA como Deepseek y Mistral en aplicaciones para añadir capacidades cognitivas. Diseñar arquitecturas de software que aprovechen las capacidades de los modelos de lenguaje. Implementar sistemas de procesamiento de lenguaje natural para comprender y generar texto. Desarrollar interfaces de usuario que interactúen eficazmente con modelos de IA.

Publicación de Aplicaciones Streamlit
Comprender los fundamentos de las aplicaciones web y su arquitectura para despliegue de modelos. Diseñar interfaces interactivas con Streamlit para visualizar y operar modelos de Machine Learning. Implementar flujos completos de datos desde la entrada del usuario hasta la visualización de resultados. Publicar aplicaciones web funcionales que permitan a usuarios no técnicos interactuar con modelos de IA.

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