Diplomatura en NLP Specialist | IDSA + UTN
Diplomatura IDSA 2026 · Nueva edición

Diplomatura en NLP Specialist

Dominá el procesamiento del lenguaje natural desde los fundamentos hasta la frontera: Transformers, RAG, fine-tuning de LLMs y NLP en español. 6 cursos más trabajo final aplicado. Certificación UTN + IDSA.

180h
Duración total
6
Cursos incluidos
17h
Trabajo final aplicado
UTN+IDSA
Certificación

Sobre esta Diplomatura

La Diplomatura en NLP Specialist forma profesionales capaces de diseñar, implementar y desplegar sistemas de procesamiento del lenguaje natural con los modelos más avanzados de la industria: Transformers, RAG y LLMs. Se compone de cuatro etapas más un trabajo final (180 h).

Está diseñada con foco en español y LATAM. Los cursos cubren explícitamente los desafíos del NLP en español (modelos BETO, RoBERTa-es, corpus regionales), un diferencial real contra la oferta formativa en inglés.

Los cursos de NLP Avanzado con Transformers y Fine-tuning de LLMs están marcados como «Próximamente» e incluidos en el precio. Los alumnos inscriptos los cursan sin costo adicional a medida que se publican.

Es una de las trayectorias con mayor demanda laboral en LATAM: el rol de NLP/LLM Engineer tiene salarios de USD 3.500-6.500 mensuales para posiciones remotas.

▸ Estructura del programa

Cinco etapas hacia el NLP moderno

Cada etapa aporta una capa de profundidad técnica. El foco está puesto en el ciclo completo: desde tokens hasta sistemas RAG en producción.

1
Etapa 1 · Puente de Nivelación
Base técnica
43 horas · 2 cursos · Obligatorio

Nivelación matemática aplicada a Data Science y fundamentos de Python. La base sobre la que se construye todo lo demás.

Nivelación Matemática (28h) Python para Data Science (15h)
2
Etapa 2 · Fundamentos de NLP
Recuperación y generación
30 horas · 1 curso · Obligatorio

Pipeline RAG completo desde cero: búsqueda vectorial, embeddings, generación con LLMs y evaluación objetiva.

RAG Fundamentos (30h)
3
Etapa 3 · NLP Avanzado
Transformers y recuperación de alto rendimiento
60 horas · 2 cursos · Obligatorio

Implementación de Transformers desde cero, fine-tuning de modelos en español y recuperación híbrida de alto rendimiento.

NLP Avanzado con Transformers (30h) — Próximamente RAG Avanzado (30h)
4
Etapa 4 · Fine-tuning de LLMs
Modelos a medida
30 horas · 1 curso · Obligatorio

Fine-tuning eficiente con LoRA, QLoRA y PEFT. Instruction tuning, evaluación de LLMs y guardrails de seguridad.

Fine-tuning de LLMs y Prompt Engineering (30h) — Próximamente
5
Etapa 5 · Trabajo Final
Sistema NLP completo
17 horas · 1 proyecto · Obligatorio

Un sistema de NLP completo sobre un corpus real en español, con evaluación objetiva y defensa ante comité técnico.

Proyecto aplicado + Defensa
▸ Perfiles de salida

Tres orientaciones en NLP

La orientación profesional se define por el trabajo final elegido y el énfasis en cada tecnología del stack.

NLP Clásico

NLP Engineer

Implementación de soluciones NLP: clasificación, NER, traducción, análisis de sentimiento, con modelos modernos.

Transformers desde cero
Fine-tuning de BERT/RoBERTa-es
Tareas clásicas de NLP
NLP en español
LLM

LLM Engineer

Construcción de sistemas con LLMs: fine-tuning eficiente, prompt engineering avanzado, evaluación y guardrails.

LoRA, QLoRA y PEFT
Instruction tuning y chat templates
Evaluación con RAGAS y LLM-as-judge
Guardrails y seguridad
Applied

Applied NLP Scientist

Investigación aplicada y resolución de problemas complejos con técnicas de NLP modernas sobre casos reales.

Reproducción de papers SOTA
Evaluación rigurosa de sistemas NLP
Puente entre investigación y producto
Trabajo final aplicado

Los perfiles son orientativos. El alumno construye su especialización con el trabajo final y los proyectos del Laboratorio de Datos.

▸ Trabajo Final

Sistema NLP completo en español

Un proyecto integrador sobre un corpus real en español: desde el procesamiento inicial hasta el despliegue de un sistema RAG o de fine-tuning, con evaluación objetiva y defensa frente a comité técnico.

  • Duración: 17 horas distribuidas en 4-6 semanas
  • Tutoría personalizada durante todo el desarrollo
  • Defensa oral ante comité técnico
  • Publicación en el Laboratorio de Datos del Instituto
Sistema RAG para documentación legal

Corpus en español con evaluación RAGAS

Clasificador de noticias en español

Fine-tuning de BETO con dataset LATAM

Análisis de sentimiento de reseñas

Modelos transformer sobre corpus regional

Asistente conversacional especializado

Fine-tuning de LLM open source con LoRA

▸ Certificación

Doble aval universitario

Certificación UTN + IDSA con resolución oficial y verificación digital de cada curso aprobado.

Certificado UTN + IDSA

Qué incluye la certificación

  • Diploma final con doble firma (Decano UTN FRRQ + Director IDSA)
  • Certificado por cada curso completado en el camino
  • Resolución oficial 920/2020 UTN Facultad Regional Reconquista
  • Código QR de verificación digital
  • Copia automática a la Facultad para registro oficial
  • Acreditación progresiva: cada curso completado ya queda certificado

Los certificados se emiten al aprobar los quizzes y trabajos prácticos de cada curso.

▸ Comparativa

¿Diplomatura o cursos sueltos?

AspectoCurso sueltoDiplomatura completa
Duración por unidad15-30h por curso180h totales
CertificaciónUTN + IDSA por cursoUTN + IDSA por curso + diploma final
Trabajo final aplicado—✓ Obligatorio
Publicación en Laboratorio—✓ Elegible
Stack completo de NLPParcial✓ Transformers + RAG + Fine-tuning
NLP en españolParcial✓ Toda la trayectoria
Forma de pago3 cuotas o 20% OFF6 cuotas o 20% OFF
▸ Preguntas frecuentes

Dudas sobre la Diplomatura

¿Necesito experiencia previa en NLP?

No. La trayectoria arranca desde la nivelación y Python, y construye progresivamente hasta Transformers y LLMs. Solo se requiere matemática de secundaria y ganas de aprender.

¿Qué modelos voy a usar?

BETO, RoBERTa-es, Llama, Mistral, Qwen, Gemma y otros modelos open source modernos. También se ven APIs de OpenAI y Anthropic como referencia comparativa.

¿Cuántos cursos están disponibles ya?

Actualmente: Nivelación Matemática, Python para Data Science, RAG Fundamentos y RAG Avanzado. Los cursos de NLP Avanzado y Fine-tuning de LLMs se publicarán progresivamente. Los alumnos inscriptos los cursan sin costo adicional.

¿Cuánto tiempo lleva completarla?

A 10 horas semanales: aproximadamente 18-20 semanas (4-5 meses). A 6 horas semanales: 7-8 meses. El ritmo lo definís vos.

¿Cómo se paga la Diplomatura?

Precio único, 20% menos que la suma de los 6 cursos. Podés pagarla en 6 cuotas sin interés o con 20% de descuento adicional por transferencia en un pago. Si ya aprobaste cursos sueltos del ecosistema IDSA, se descuentan del total.

¿Qué diferencia hay con la Diplomatura en AI Engineer?

AI Engineer es más amplio: cubre RAG, agentes, difusión y fine-tuning en general. NLP Specialist profundiza específicamente en lenguaje: Transformers desde cero, tareas clásicas de NLP, fine-tuning especializado y NLP en español. Si tu foco es lenguaje, esta diplomatura es la más indicada.

¿Qué puedo cursar después?

La Diplomatura en AI Engineer o la Diplomatura en Data Scientist, con acreditación directa de los cursos comunes.

Dominá el lenguaje natural con IA

180 horas con foco en Transformers, RAG y fine-tuning de LLMs. Trabajo final aplicado y doble certificación UTN + IDSA.

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