Resumen del curso

Automatiza tareas repetitivas de análisis de datos con LLMs.
Desarrolla herramientas personalizadas para generar informes exploratorios y estadísticos, así como una herramienta dedicada a la visualización de datos mediante gráficos.
Crea un agente con LangChain que pueda responder preguntas sobre archivos CSV.
Orquesta diferentes herramientas en un único flujo automatizado con LangChain.
Construye una interfaz interactiva con Streamlit para facilitar el uso del agente.
Implementa la aplicación en la nube, haciendo que tu asistente de análisis de datos sea accesible a través del navegador.

Público Objetivo

Este curso es ideal para profesionales y estudiantes del área de datos que ya dominan Python y desean aprender a automatizar tareas de análisis utilizando LLMs con LangChain. Está dirigido a quienes buscan aplicar inteligencia artificial en proyectos prácticos y aumentar la productividad en procesos repetitivos de análisis de datos.

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Última atualização

08/10/2025

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12h

p/ conclusión

Actividades

144

Minutos de video

Alumnos en este curso

Certificado de participación

Instructores

Álvaro Hernando Camacho Diaz

Contenido Detallado

Respondiendo preguntas sobre datos en archivos CSV
- Introducción
- Preparando el ambiente
- Generando códigos con LLMs para analizar datos
- Para saber más: creando una cuenta en Groq
- Ejecutando el código generado con la herramienta para python
- Conectando una herramienta al LLM
- Automatizando la ejecución de código
- Haz como yo hice: respondiendo preguntas con LLMs a partir de un DataFrame
- ¿Qué aprendimos?
Obteniendo respuestas explicativas
- Proyecto del Aula Anterior
- Obteniendo respuestas explicativas
- Probando la cadena de conversación
- Para saber más: ¿qué es un agente?
- Utilizando agentes para analizar datos
- Implementando un agente de LangChain
- Haga lo que hicimos: obteniendo respuestas explicativas con memoria y conversación
- Lo que aprendimos
Construyendo herramientas de cero
- Proyecto de la clase anterior
- Preparando el ambiente: descripción y prompts de las herramientas que se crearán en la clase
- Herramienta exploradora
- Probando la herramienta exploradora
- Para saber más: creando herramientas con LangChain
- Herramienta estadística
- Desarrollando herramientas
- Herramienta de visualización
- Probando la herramienta de visualización
- Hazlo como yo lo hice: construyendo herramientas personalizadas con LangChain
- Lo que aprendimos
Orquestando agentes capaces de utilizar múltiples herramientas
- Proyecto del Aula Anterior
- Preparando el ambiente descripción de las herramientas
- Generando las herramientas del catálogo
- Orientando al agente con un prompt estratégico
- Creando y probando el agente
- Utilizando agentes orquestadores
- Haga lo que hicimos en aula: creando el agente asistente de análisis de datos
- Lo que aprendimos
Creando una interfaz interactiva
- Proyecto del Aula Anterior
- Preparando el ambiente para crear la aplicación
- Creando un ambiente virtual
- Definiendo las herramientas
- Creando la interfaz gráfica de la aplicación
- Desarrollando componentes de la aplicación
- Haciendo el deploy de la aplicación
- Para saber más explorando Streamlit
- Haga lo que hicimos en aula: creando una aplicación con Streamlit
- Proyecto Final
- Para ir más allá materiales de apoyo para más contenidos sobre el tema y referencias utilizadas en el curso
- O que aprendemos?
- Conclusión

Precios en:

USD

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País
Plan AI Boost	113488.05 ARS	535.41 BOB	73876.92 CLP	293201.06 COP	72.50 USD	259.62 PEN	1419.86 MXN	3072.46 UYU	72.50 USD	580.54 GTQ	38040.38 CRC	4781.60 DOP
Plan Plus	172032.23 ARS	811.61 BOB	111987.22 CLP	444452.37 COP	109.90 USD	393.56 PEN	2152.31 MXN	4657.43 UYU	109.90 USD	880.02 GTQ	57663.98 CRC	7248.25 DOP
Plan Pro	234646.33 ARS	1107.01 BOB	152746.90 CLP	606218.47 COP	149.90 USD	536.80 PEN	2935.68 MXN	6352.58 UYU	149.90 USD	1200.32 GTQ	78651.78 CRC	9886.38 DOP

*valores aproximados calculados en función a la tasa de cambio

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