Sí lo puedes aprender

Aprende AI y Data Engineering

Desarrolla las habilidades para trabajar con los productos digitales del presente.

nieva ~ chat

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.

Empezar por mi cuentaCursos y ecosistemas
Para ti si
quieres entrar por tu cuenta y ver hasta dónde llegas
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el catálogo abierto: guías completas y ecosistemas ordenados
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a tu ritmo, entras y sales cuando quieras
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quieres entregas revisadas una por una y a alguien del otro lado
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el mismo temario en dos formatos: en generación con fecha, o individual con sesiones 1:1
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los dos son semanales: en grupo nos reunimos todos, en individual la hora es solo tuya
Prepararme para entrevistarEntrevistas técnicas
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tienes entrevistas a la vista y quieres llegar habiendo practicado en voz alta
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entrevistas con un entrevistador de IA sobre el material que ya estudias, con informe por criterio
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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.

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: