Sí lo puedes aprender
Aprende AI y Data Engineering
Desarrolla las habilidades para trabajar con los productos digitales del presente.
Construcción de un agente con LangGraph y su ejecución: python -m extractor --lote informes/2026-Q3. 38 PDFs · 1,240 páginas · ~4 h de trabajo manual. sácame ingresos, margen y deuda de cada informe. Antes de escribir nada, defino el grafo y lo corro. en seco sobre tres documentos.. from langgraph.graph import StateGraph, START, END. from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver. from langgraph.types import interrupt, Command. class Estado(TypedDict):. documento: str. cifras: dict. revisar: bool. builder = StateGraph(Estado). builder.add_node("leer", leer_pdf). builder.add_node("extraer", extraer_cifras). builder.add_node("revisar", pedir_confirmacion). builder.add_node("guardar", guardar_fila). builder.add_edge(START, "leer"). builder.add_conditional_edges("extraer", enrutar). builder.add_edge("guardar", END). agente = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver()). grafo compilado · 4 nodos · 1 rama · 1 interrupción. corre los tres de prueba. leer → pdf.texto("acme-q3.pdf"). extraer → modelo(schema=Cifras). acme-q3 · ingresos 4.2M · margen 31% · deuda 0.9M. leer → pdf.texto("borealis-q3.pdf"). borealis-q3 · sin capa de texto · es un escaneo. Este no tiene texto. La rama lo manda a OCR en vez. de inventarse las cifras.. enrutar → ocr. ocr.leer(dpi=300). borealis-q3 · ingresos 1.8M · margen 12% · deuda 2.4M. ¿y si el modelo se equivoca en una cifra?. Por eso nada se escribe solo. El nodo revisar corta. la ejecución y te la devuelve.. def pedir_confirmacion(estado):. return interrupt({"cifras": estado["cifras"]}). ⏸ interrupción · esperando confirmación humana. helios-q3 · margen 91% · confianza 0.41. Ese 91% no cuadra con el sector. Lo marco, no lo guardo.. corrígelo a 19 y sigue. agente.invoke(Command(resume={"margen": 19})). reanudado desde el checkpoint · paso 3 de 4. listo, lánzalo sobre los 38. agente.stream(lote, config). 38/38 · 35 automáticos · 3 marcados para revisión. 6 min 12 s · 0.42 USD en tokens. Cuatro horas de trabajo en seis minutos, y los tres. casos dudosos están señalados, no escondidos.
Las herramientas con las que vas a trabajar
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- LangChain
- LangGraph
- n8n
- Docker
- Apache Airflow
Ya somos 6,839 estudiantes aprendiendo aquí
Tres formas de aprender con nosotros
Empieza por dónde estás
Una sola te corresponde hoy. Elige por dónde estás, no por lo que ofrecemos.
- Para ti si
- quieres entrar por tu cuenta y ver hasta dónde llegas
- Es
- el catálogo abierto: guías completas y ecosistemas ordenados
- Cómo se cursa
- a tu ritmo, entras y sales cuando quieras
- Para ti si
- quieres entregas revisadas una por una y a alguien del otro lado
- Es
- el mismo temario en dos formatos: en generación con fecha, o individual con sesiones 1:1
- Cómo se cursa
- los dos son semanales: en grupo nos reunimos todos, en individual la hora es solo tuya
- Para ti si
- tienes entrevistas a la vista y quieres llegar habiendo practicado en voz alta
- Es
- entrevistas con un entrevistador de IA sobre el material que ya estudias, con informe por criterio
- Cómo se cursa
- por paquetes, sin suscripción: las usas cuando te toca prepararte
Dos formas de aprender
Bootcamps grupales e individuales
El mismo temario, dos formatos, los dos con encuentro cada semana. En generación avanzas con un grupo que empieza el mismo día que tú y nos reunimos en vivo todos juntos. En individual agendamos una llamada, elegimos tu horario, y esa hora semanal es solo tuya.
Este bootcamp ya comenzó, pero todavía puedes registrarte y asistir a las clases en vivo. Te recomendamos ponerte al día con el grupo o escribirnos para acompañarte.
- Empieza
- 28 de mayo de 2026
- Módulos
- 5
Este bootcamp ya comenzó, pero todavía puedes registrarte y asistir a las clases en vivo. Te recomendamos ponerte al día con el grupo o escribirnos para acompañarte.
- Empieza
- 26 de junio de 2026
- Módulos
- 4
Este bootcamp ya comenzó, pero todavía puedes registrarte y asistir a las clases en vivo. Te recomendamos ponerte al día con el grupo o escribirnos para acompañarte.
En 21 semanas aprenderás a construir aplicaciones con LLMs, integrarlas en backends con FastAPI y llevarlas a la nube con Docker, aplicando buenas prácticas de despliegue, monitoreo y seguridad.
- Empieza
- 12 de septiembre de 2026
En 21 semanas aprenderás a construir aplicaciones con LLMs, integrarlas en backends con FastAPI y llevarlas a la nube con Docker, aplicando buenas prácticas de despliegue, monitoreo y seguridad.
- Módulos
- 2
En 21 semanas aprenderás a construir REST APIs production-ready con FastAPI, PostgreSQL y Redis, aplicando prácticas de testing, CI/CD, monitoring y system design.
- Módulos
- 2
Catálogo abierto
Ecosistemas completos, abiertos de principio a fin
Cada ecosistema ordena las guías de principiante a producción, construido a partir de lo que piden las ofertas de trabajo reales.
Estos son los ecosistemas disponibles hoy:
This learning path is designed to help you develop the skills you need in the field of AI Engineering.
- Guía de Frameworks de Evaluación
- Guía de Fundamentos de Docker
- Guía de CI/CD para Sistemas de IA
- Guía de Despliegue e Infraestructura Cloud
- Guía de Monitoreo y Observabilidad
- Guía de Optimización de Costos y Caché
- Guía a Fondo de Seguridad
- Guía de Diseño de Sistemas y Escalado
- Guía de Ética y Cumplimiento en IA
Lo que dicen
Reseñas de estudiantes que confían en nosotros
Cada una la escribió alguien que tomó la guía y la calificó dentro de la plataforma. Toca cualquiera para ir a la guía.
5 reseñas verificadas
El contenido es muy bueno te guía paso a paso para poder configurar tu entorno de trabajo mis felicitaciones para el chef y su equipo de trabajo
Christian VInstalación de PythonTodo muy claro y el paso a paso esta perfectamente explicado :)
david mInstalación de PythonExcelente metodología de enseñanza, paso a paso muy bien explicado, URL confiables.
Javier LInstalación de Python