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. Certificación IDSA + UTN.
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.
Es una de las trayectorias con mayor demanda laboral en LATAM: el rol de NLP/LLM Engineer es uno de los más demandados del mercado data.
Se apoya en el tutor RAG 24/7 y en notebooks ejecutables con GPU. No requiere experiencia previa en NLP, pero sí bases sólidas de Python y ML.
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.
Nivelación matemática aplicada a Data Science y fundamentos de Python. La base sobre la que se construye todo lo demás.
Pipeline RAG completo desde cero: búsqueda vectorial, embeddings, generación con LLMs y evaluación objetiva.
Implementación de Transformers desde cero, fine-tuning de modelos en español y recuperación híbrida de alto rendimiento.
Fine-tuning eficiente con LoRA, QLoRA y PEFT. Instruction tuning, evaluación de LLMs y guardrails de seguridad.
Un sistema de NLP completo sobre un corpus real en español, con evaluación objetiva y defensa ante comité técnico.
Qué vas a aprender, curso por curso
Cada curso se cursa y certifica de forma individual. Al aprobar los seis más el trabajo final, se emite el diploma de la diplomatura.
Nivelación Matemática para Data Science
Derivadas, vectores, matrices, probabilidad y notación matemática aplicada a Machine Learning. Sin matemática abstracta: todo orientado a ciencia de datos, con Python y casos reales.
Python para Data Science
Del primer script al primer dashboard. Pandas, NumPy, Matplotlib y Dash. Los 4 verbos fundamentales de Pandas y la conexión con el análisis de negocio.
RAG Fundamentos
Retrieval-Augmented Generation. Búsqueda vectorial desde cero, evaluación con métricas objetivas, mitigación de alucinaciones y despliegue en producción.
NLP Avanzado con Transformers
Transformers desde cero, BERT, GPT, tareas clásicas de NLP (clasificación, NER, QA), NLP en español y fine-tuning eficiente con LoRA y PEFT.
Optimización de Recuperación (RAG Avanzado)
Más allá del RAG básico: re-ranking, query transformation, self-RAG, corrective RAG y evaluación end-to-end de pipelines de recuperación.
Fine-tuning de LLMs y Prompt Engineering
Prompt engineering avanzado, LoRA/QLoRA, instruction tuning, evaluación de LLMs con LLM-as-judge, guardrails y function calling.
Tres orientaciones en NLP
La orientación profesional se define por el trabajo final elegido y el énfasis en cada tecnología del stack.
NLP Engineer
Implementación de soluciones NLP: clasificación, NER, traducción, análisis de sentimiento, con modelos modernos.
LLM Engineer
Construcción de sistemas con LLMs: fine-tuning eficiente, prompt engineering avanzado, evaluación y guardrails.
Applied NLP Scientist
Investigación aplicada y resolución de problemas complejos con técnicas de NLP modernas sobre casos reales.
Los perfiles son orientativos. El alumno construye su especialización con el trabajo final y los proyectos del Laboratorio de Datos.
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
Doble aval universitario
Certificación IDSA + UTN con resolución oficial y verificación digital de cada curso aprobado.
Qué incluye la certificación
- Diploma final con doble firma (Director IDSA + Decano UTN FRRQ)
- 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.
¿Diplomatura o cursos sueltos?
| Aspecto | Curso suelto | Diplomatura completa |
|---|---|---|
| Duración por unidad | 15-30h por curso | 180h totales |
| Certificación | IDSA + UTN por curso | IDSA + UTN por curso + diploma final |
| Trabajo final aplicado | — | ✓ Obligatorio |
| Publicación en Laboratorio | — | ✓ Elegible |
| Stack completo de NLP | Parcial | ✓ Transformers + RAG + Fine-tuning |
| NLP en español | Parcial | ✓ Toda la trayectoria |
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.
¿Qué herramientas voy a usar?
Python, Hugging Face (Transformers, PEFT, Datasets), Chroma y FAISS para retrieval, LangChain para orquestación, y Google Colab con GPU gratuita.
¿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 cursan los cursos de la diplomatura?
Cada curso se cursa y se paga de forma individual. Podés comprarlos a medida que avanzás. Al aprobar los 6 cursos más el trabajo final, se emite el diploma de la diplomatura.
¿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.
¿Necesito GPU propia?
No. Los notebooks se ejecutan en Google Colab con GPU gratuita. Para proyectos que requieran más cómputo, hay alternativas como Kaggle o Paperspace.
Dominá el lenguaje natural con IA
180 horas con foco en Transformers, RAG y fine-tuning de LLMs. Trabajo final aplicado y doble certificación IDSA + UTN.