Resumen de texto con Python

LangGraph es un marco diseñado para desarrollar aplicaciones LLM multiactor con estado, que incluyen gráficos componibles con estado persistente y control de ejecución.

Esta formación dirigida por instructores (tanto en línea como presencial) está orientada a ingenieros avanzados de plataformas AI, DevOps para AI y arquitectos ML que buscan optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de producción.

Al concluir esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para mejorar la velocidad, reducir costos y escalar eficientemente.
• Incorporar confiabilidad en sus diseños mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear ejecuciones del gráfico, examinar el estado y reproducir sistemáticamente problemas de producción.
• Instrumentar los gráficos con registros, métricas y trazas, implementarlos en producción y monitorear SLAs y costos.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas de lectura y discusión.
• Variados ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar la fecha.

Devstral es un marco de trabajo de código abierto creado para desarrollar y ejecutar agentes de codificación que pueden interactuar con bases de código, herramientas de desarrollo y APIs, mejorando así la productividad en el ámbito de la ingeniería.

Este curso de formación, dirigido por un instructor (tanto en línea como en las instalaciones del cliente), está orientado a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de tooling de desarrolladores y SREs que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de codificación utilizando Devstral.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar e instalar Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
• Diseñar flujos de trabajo de agentes para explorar y modificar bases de código.
• Integrar agentes de codificación con herramientas de desarrolladores y APIs.
• Implementar las mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de los agentes.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para realizar los arreglos necesarios.

Esta capacitación guiada por un instructor (en línea o presencial) en Colombia está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar Dask con el ecosistema de Python para construir, escalar y analizar grandes conjuntos de datos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno para comenzar a procesar big data con Dask y Python.
• Explorar las características, bibliotecas, herramientas y APIs disponibles en Dask.
• Comprender cómo Dask acelera la computación paralela en Python.
• Aprender a escalar el ecosistema de Python (Numpy, SciPy y Pandas) utilizando Dask.
• Optimizar el entorno de Dask para mantener un alto rendimiento al manejar grandes conjuntos de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el análisis y manipulación de datos usando Python, Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos utilizando Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de manipulación, ordenación y filtrado de datos.
• Realizar operaciones agregadas y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos usando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar su código de análisis de datos.

Los modelos Devstral y Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto diseñadas para una implementación flexible, ajustes finos y una integración escalable.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en el lugar) está destinado a ingenieros de aprendizaje automático intermedios a avanzados, equipos de plataforma e ingenieros de investigación que deseen hospedar, ajustar y gestionar los modelos Mistral y Devstral en entornos de producción.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y personalizar entornos autohospedados para los modelos Mistral y Devstral.
• Aplicar técnicas de ajuste fino para optimizar el rendimiento específico del dominio.
• Implementar versionado, monitoreo y gestión del ciclo de vida.
• Garantizar la seguridad, el cumplimiento normativo y el uso responsable de modelos de código abierto.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión en grupo.
• Ejercicios prácticos para la configuración y ajuste fino de entornos autohospedados.
• Implementación de pipelines de gobernanza y monitoreo en un laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprenda los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM.
• Aprenda a crear API REST con FastAPI.
• Aprenda a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones (front-end y back-end) mediante la pila FARM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar FastAPI con Python para crear, probar e implementar API RESTful de manera más fácil y rápida.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para desarrollar APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs de forma más rápida y sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en APIs utilizando las herramientas de FastAPI.
• Crear imágenes de contenedor e implementar APIs web en un servidor en la nube.

LangGraph es un marco diseñado para desarrollar aplicaciones LLM estatales y multiactor como gráficos componibles con estado persistente y control sobre la ejecución.

Este entrenamiento dirigido por el instructor (en línea o en sitio) está orientado a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph, garantizando una adecuada gobernanza, observabilidad y cumplimiento normativo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para finanzas utilizando LangGraph, alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares de datos financieros y ontologías en el estado del gráfico y las herramientas utilizadas.
• Implementar controles de fiabilidad, seguridad y human-in-the-loop para procesos críticos en el sistema.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas basados en LangGraph, asegurando un rendimiento óptimo, costos eficientes y cumplimiento de los SLAs.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión dinámica.
• Muchos ejercicios prácticos y simulaciones.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una versión personalizada de este curso, por favor contáctenos para realizar los ajustes necesarios.

LangGraph es un marco diseñado para crear aplicaciones LLM basadas en grafos, que soportan planificación, ramificaciones, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.

Esta capacitación dirigida por instructores, tanto en línea como presencial, está orientada a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que desean diseñar y construir flujos de trabajo LLM multi-etapas confiables utilizando LangGraph.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los conceptos fundamentales de LangGraph (nodos, bordes, estado) y cuándo aplicarlos.
• Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
• Integrar recuperaciones y APIs externas en los flujos de trabajo basados en grafos.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para garantizar su confiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y revisión de código en un entorno seguro.
• Ejercicios basados en escenarios para el diseño, la prueba y la evaluación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.

LangGraph habilita flujos de trabajo multiactor y con estado, impulsados por LLMs, con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector de la salud, estas capacidades son esenciales para cumplir con los requisitos normativos, garantizar la interoperabilidad y desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñada para profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para la salud, abordando desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos del sector sanitario con LangGraph, considerando la conformidad y la auditoría.
• Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para la confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Distribuir, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas y debates.
• Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
• Práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinar.

LangGraph es un marco de trabajo diseñado para crear aplicaciones LLM estatales y multi-actor, estructuradas como grafos componibles con estado persistente y control preciso sobre la ejecución.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está orientado a profesionales de nivel intermedio a avanzado que buscan diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, asegurando los controles necesarios de cumplimiento, rastreabilidad y gobernanza.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo legales específicos en LangGraph que mantengan la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
• Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado del grafo y su procesamiento.
• Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión rastreables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en producción, garantizando observabilidad y controles de costo.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, póngase en contacto con nosotros para realizar los arreglos necesarios.

LangGraph es un marco que permite crear flujos de trabajo estructurados en gráficos, con soporte para ramificaciones, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.

Este entrenamiento dirigido por instructores (tanto en línea como presencial) está diseñado para ingenieros intermedios y equipos de productos que desean integrar la lógica gráfica de LangGraph con los bucles de agentes LLM, con el fin de desarrollar aplicaciones dinámicas y contextuales, como asistentes de soporte al cliente, árboles de decisiones y sistemas de recuperación de información.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
• Implementar rutas condicionales, reintentos y respaldos para garantizar una ejecución robusta.
• Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
• Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento del agente para mejorar su confiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas con discusiones facilitadas.
• Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno sandbox.
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

LangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multietapa con LLMs y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para marketers, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización de nivel intermedio que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas, así como pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de correo electrónico y contenido estructurados en grafos con lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para lograr personalización automatizada.
• Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multietapa.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
• Laboratorios prácticos para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Le Chat Enterprise es una solución de ChatOps privada que ofrece capacidades seguras, personalizables y gobernadas de IA conversacional para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones de aplicaciones empresariales.

Este curso de capacitación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está diseñado para gerentes de producto intermedios, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad/cumplimiento que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
• Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento.
• Integrar Le Chat con aplicaciones y bases de datos empresariales.
• Diseñar e implementar playbooks de gobernanza y administración para ChatOps.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean usar Modin para crear e implementar cálculos paralelos con Pandas para un análisis de datos más rápido.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno necesario para comenzar a desarrollar Pandas flujos de trabajo a escala con Modin.
• Comprender las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
• Conoce las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
• Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
• Implemente toda la API Pandas y las funciones.