Ingeniero de IA

Sistema de gestión de bases de datos relacional y orientado a objetos, conocido por su fiabilidad y extensibilidad.

Lenguaje de programación multipropósito popular por su sencillez y gran ecosistema para ciencia de datos, backend y más.

Lenguaje de programación especializado en análisis estadístico y visualización de datos.

Lenguaje de consulta estructurado utilizado para gestionar y manipular bases de datos relacionales.

Motor de procesamiento distribuido de código abierto utilizado para el análisis de grandes volúmenes de datos.

Framework de código abierto para el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos distribuidos.

Biblioteca de machine learning de código abierto utilizada para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje profundo.

Estudio y aplicación de técnicas algorítmicas complejas para resolver problemas computacionales de alta dificultad, incluyendo algoritmos de optimización, grafos, búsquedas y aprendizaje automático.

Introducción a los principios de bases de datos relacionales y no relacionales, diseño de esquemas y normalización.

Conjunto de tecnologías y prácticas utilizadas para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos.

Subcampo del machine learning que se enfoca en el uso de redes neuronales profundas para modelar y resolver problemas complejos como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural, entre otros.

Conocimiento básico de los principios y técnicas de la inteligencia artificial, que incluyen algoritmos, aprendizaje automático, lógica y sistemas expertos, utilizados para crear sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana.

Aprende a integrar modelos de lenguaje (LLMs) en tus aplicaciones: fundamentos de la IA generativa, prompt engineering, consumo de APIs, RAG, function calling, agentes y buenas prácticas de seguridad y evaluación para llevar soluciones a producción.

Conjunto de técnicas y algoritmos que permiten a las computadoras aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas sin ser programadas explícitamente para ello.

Aprende a llevar modelos de machine learning del notebook a producción: código y datos reproducibles, tracking de experimentos, model registry, despliegue con Docker y FastAPI, CI/CD, monitorización de deriva y reentrenamiento automatizado.

Plataforma de servicios en la nube de Amazon que ofrece infraestructura, almacenamiento, bases de datos y más.

Google Cloud Platform, conjunto de servicios en la nube de Google que incluye infraestructura, bases de datos y análisis de datos.

Capacidad para evaluar y cuestionar información de manera lógica y objetiva para tomar decisiones bien fundamentadas.

Capacidad para identificar problemas y desarrollar soluciones eficientes y efectivas.