Diplomatura en IA Generativa para Data Science: Multi-Agentes para ETL y Automatización de Insights

Aprende IA Generativa para Data Science

🧑‍💼 ¿A quién está dirigido?

Esta diplomatura está orientada a profesionales de datos, científicos de datos, analistas y perfiles técnicos que desean incorporar y profundizar competencias en IA generativa aplicadas al ciclo de trabajo de Data Science, y que buscan automatizar análisis, generar insights avanzados y construir soluciones inteligentes utilizando Python.

Es especialmente adecuada para quienes ya poseen conocimientos previos en programación con Python y fundamentos en análisis de datos, y desean dar el salto hacia modelos generativos, orquestación de agentes y automatización avanzada de procesos analíticos.

Objetivo general de la diplomatura en IA Generativa para Data Science

El objetivo de la Diplomatura en IA Generativa para Data Science es formar profesionales capaces de diseñar, implementar y evaluar soluciones basadas en inteligencia artificial generativa, aplicadas a la automatización de análisis de datos, generación de insights y construcción de productos cognitivos dentro de proyectos de ciencia de datos.

Objetivos específicos

A lo largo del programa, el estudiante desarrollará los conocimientos y habilidades necesarias para:

• Comprender los fundamentos conceptuales y arquitectónicos de la IA generativa y modelos de lenguaje grandes (large language models).
• Integrar IA generativa en pipelines de datos, automatizando análisis y flujos de trabajo en Python.
• Aplicar técnicas de análisis y extracción automática de insights de datos estructurados y no estructurados.
• Configurar y coordinar sistemas multi-agente que orquesten tareas complejas de datos.
• Generar productos analíticos inteligentes, reportes automatizados y contenidos generados por IA para uso profesional.
• Aplicar buenas prácticas de documentación, monitorización de costos y gestión de proyectos de IA generativa.

Competencias que desarrolla el egresado

Al finalizar la diplomatura, el egresado será capaz de:

• Diseñar y desarrollar soluciones de IA generativa aplicadas a contextos reales de Data Science.
• Integrar y automatizar análisis de datos mediante modelos generativos y sistemas multi-agente.
• Utilizar Python y librerías especializadas para la integración de APIs de modelos generativos.
• Extraer, interpretar y comunicar insights complejos de datos estructurados y no estructurados.
• Aplicar criterios metodológicos y técnicos para la gestión de proyectos de IA generativa en entornos profesionales y académicos.

🤓 Estructura Curricular del Programa de IA Generativa para Data Science

Fundamentos de IA Generativa Aplicada a Data Science

• Arquitectura de modelos de lenguaje (LLMs) y cómo funcionan
• APIs de OpenAI, Anthropic y modelos open source
• Prompting avanzado para análisis de datos
• Integración de IA generativa en pipelines de Python
• Casos de uso empresariales: automatización de reportes, generación de insights

Insights de Datos No Estructurados

• Procesamiento de transcripciones de audio
• Análisis de sentimientos y extracción de entidades
• Visualización de insights extraídos (Ejemplo call con cliente)
• Configuración de Herramientas: N8N (SaaS y Docker), Relevance, APIOpenIA.

Newsletter Automatizada con IA

• Generación de contenido personalizado con IA
• Automatización de workflows de contenido
• Diferentes enfoques para resolver el producto.
• Conexión a API de Linkedin para publicaciones.

Introducción a Sistemas Multi-Agente (MCP)

• Arquitectura de sistemas multi-agente
• Coordinación y comunicación entre agentes
• Model Context Protocol (MCP)
• Orquestación de workflows complejos
• Generar MCP propio con FastApi.

Análisis de Datos con IA Generativa

• Exploración automática de datasets (EDA con IA)
• Generación de visualizaciones inteligentes
• Detección de anomalías y patrones ocultos
• Recomendaciones automáticas de modelos ML
• Interpretación de resultados con lenguaje natural
• Adaptación de Repos Publicos y DataSet a un problema particular.
• Generación de informes.
• Armado de producto con Cursor a partir de código básico de ML + DataSet Publico.

Buenas Prácticas de Data

• Costo – Beneficio
• Diligencia Técnica vs Valor Agregado.
• Nodos de Feedback.
• Monitoreo y alertas de costos
• Documentación automática de procesos

Tutorías Proyecto Final

• Presentación ante docentes y compañeros
• Feedback personalizado para mejora
• Certificado de finalización
• Recomendaciones en LinkedIn (top performers)

Tutorías Proyecto Final

En esta etapa, los estudiantes elaboran su proyecto integrador final, aplicando los conocimientos adquiridos bajo la tutoría especializada del equipo académico, con presentación y retroalimentación personalizada.

Modalidad de cursada

• 100% online y en vivo: Accesible desde cualquier dispositivo.
• Clases interactivas con expertos y grabaciones disponibles.
• Plataforma de seguimiento académico para evaluaciones y entregas.

Acompañamiento académico

• Tutorías especializadas en cada módulo.
• Foros de discusión y consultas con docentes y compañeros.
• Soporte técnico y académico a lo largo de toda la cursada.

Evaluación

• Ejercicios prácticos con enfoque aplicado.
• Proyecto integrador final con retroalimentación detallada.
• Presentación y defensa del proyecto ante el equipo académico.

Doble Certificación

• Certificación emitida por Instituto Data Science Argentina
• Certificación emitida por UTN – Universidad Tecnológica Nacional (FRRQ)

🧑‍💼 ¿Para quién es esta diplomatura avanzada de IA Generativa?

✅ Profesionales de Datos

Ya trabajas con Data Science pero quieres dar el salto a IA Generativa y automatización avanzada.

Este curso NO es para ti si…

❌ Nunca has programado ❌ Buscas resultados mágicos sin esfuerzo, ni práctica ❌ Solo quieres un certificado bonito para tu LinkedIn sin aprender realmente