Aprende a crear apps con IA usando Lovable: desde el prompting y frontend hasta el backend con Supabase, pagos y despliegue. Curso práctico con proyecto final para construir una app completa y funcional desde cero. ¡Domina el desarrollo con IA!
Instructor: Christian Daniel Poma Navarro
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AI Engineer en Intercorp Managment
AI Engineer en Intercorp y FullStack Developer con estudios en Ciencias de la Computación (UNI). Especializado en IA, Google Cloud, React, Python, SQL y desarrollo full stack. Activo en proyectos de IA y automatización.
Develop your Google Cloud Network Engineer
Implement Cloud Security Fundamentals on Google CloudDataPath Academy
Certificado de Finalización
Se certifica que
Tu Nombre Completo
completó exitosamente el programa
Desarrollo de Aplicaciones AI Lovable
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🔒 Garantía de satisfacción 7 días
Este curso incluye
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Ruta Inteligencia Artificial
On DemandIntegra Claude Code con Next.js 15, Supabase RLS y flujos RAG sobre pgvector para construir SaaS de IA seguros y escalables, posicionándote como desarrollador capaz de lanzar productos inteligentes listos para cliente final.
On DemandTrabaja con Azure OpenAI, PromptFlow, AI Search, Vision, Voice y Cosmos DB para diseñar aplicaciones generativas seguras end-to-end, alineadas a compliance corporativo y listas para adopción masiva.
On Demand✦NUEVODomina Antigravity, Gemini API y MCP para crear Agentic AI con orquestación multiagente, integrando React, REST APIs y despliegue en Vercel, y pasa de desarrollar apps clásicas a diseñar software verdaderamente inteligente.
On DemandDomina n8n con IA para orquestar flujos complejos que integran WhatsApp, Gmail, Drive y microagentes inteligentes, creando chatbots y sistemas multiagente listos para producción que multiplican tu capacidad operativa sin aumentar equipo.
Todo lo que necesitas saber antes de inscribirte
Sí. Todas las clases quedan grabadas y disponibles 24/7 para que aprendas a tu propio ritmo, sin perderte nada. Tendrás acceso completo al material y a todas las grabaciones durante 12 meses desde tu inscripción.
Sí. Contamos con opciones de pago fraccionado en cuotas mensuales para que puedas empezar hoy mismo. Al inscribirte, elige el plan que mejor se ajuste a ti y comienza tu transformación profesional sin esperas.
Al completar el programa recibirás una certificación oficial DataPath que avala tus habilidades ante empleadores y clientes. Es una credencial reconocida en la industria de datos que potencia tu perfil y te diferencia en el mercado laboral de LATAM.
Sí. Ofrecemos descuentos exclusivos para estudiantes universitarios con precios especiales en nuestros programas. Escríbenos por WhatsApp para conocer las condiciones y promociones vigentes.
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4.5· 4,500 opiniones
Gonzalo Raúl Gutierrez Lozano
IT Project Development Assistant
¡Buenas tardes, estimada red! 🚀 ¡Meta cumplida! Acabo de culminar con éxito mi proyecto final: "Pipeline de Datos de Ventas: Arquitectura Event-Driven con Google Cloud Platform y Apache Airflow". Recientemente finalicé el programa AI Data Engineer en Datapath y, como parte del proyecto final, diseñé e implementé un pipeline de datos de ventas "End-to-End" bajo una arquitectura orientada a eventos (Event-Driven). Este proyecto representa un hito que no solo me planteó importantes desafíos técnicos, sino que también me brindó la oportunidad de implementar soluciones escalables y resilientes en la nube. 🏗️ La Arquitectura: El flujo comienza con un Producer desarrollado en FastAPI que simula transacciones en tiempo real. Estas son enviadas a Google Cloud Pub/Sub, que actúa como el corazón de la mensajería asíncrona, para luego ser procesadas y orquestadas por Apache Airflow. Finalmente, los datos se almacenan en un Data Lake en Cloud Storage y se consolidan en BigQuery para su análisis. 🛠️ Stack Tecnológico: - Lenguajes: Python (FastAPI, Pandas). - Cloud (GCP): Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery, IAM. - Orquestación: Apache Airflow (Dockerizado). - Infraestructura: Docker & Docker Compose. 💡 Aptitudes y Aprendizajes clave: - Desacoplamiento de sistemas: Uso de capas de mensajería para evitar la pérdida de datos. - Orquestación Avanzada: Gestión de dependencias y comunicación mediante XComs en Airflow. - Seguridad Cloud: Implementación de Service Accounts y manejo estricto de roles IAM. - Contenedorización: Despliegue de entornos reproducibles con Docker. Un agradecimiento especial a mis profesores de datapath por su guía y enseñanza durante todo el programa. ¡Seguimos avanzando en este mundo de los datos! 🚀📈 ¿Quieres ver el código o los detalles técnicos? Te invito a leer mi artículo en Medium y revisar mi repositorio en GitHub (links en los comentarios 👇).
Jorge Alberto Pinilla Estupiñan
Arquitecto TI (Solutions | Software | Integration | Cloud)
Diego Morales Barrera
Generative AI | Data Science | Machine Learning
Edgar Chávez
Digital Marketing Specialist / Consultancy / AI
🤖 La Inteligencia Artificial está redefiniendo la forma en que diseñamos soluciones, y los Large Language Models (LLMs) son el corazón de esta transformación. Acabo de culminar el curso “AI Engineer & LLM Developer”, donde profundicé en: 🔹 Fundamentos de Machine Learning y Deep Learning 🔹 Diseño y entrenamiento de Large Language Models (LLMs) 🔹 Integración de IA en aplicaciones empresariales con APIs y frameworks modernos 🔹 Buenas prácticas de ética, seguridad y despliegue responsable de modelos Este aprendizaje me permite llevar la arquitectura cloud y la ingeniería de datos a un nuevo nivel, integrando IA generativa y agentes inteligentes en soluciones que combinan innovación con gobernanza. 🚀 La gran lección: no se trata solo de entrenar modelos, sino de diseñar experiencias inteligentes que generen confianza y valor real. 💡 ¿Qué aplicaciones de IA generativa están explorando ustedes en sus proyectos actuales? hashtag#AI hashtag#LLM hashtag#MachineLearning hashtag#GenerativeAI hashtag#Innovation hashtag#ContinuousLearning datapath hashtag#datapath Gracias profesor: Kevin Inofuente Colque 💯 🤓 🦾 👌
...leer másJust completed the AI Data Engineer bootcamp from datapath (105 hours) 🎉 This training complements my generative AI expertise by deepening my understanding of the data infrastructure that powers AI systems, from ETL pipelines and real-time processing to DataOps and AI engineering fundamentals. Key areas covered: → Data architecture & SQL for data engineering → ETL processes with Python → Big data processing (Hadoop, Spark, Kafka) → Real-time data pipelines → AI engineering foundations Building AI solutions requires more than understanding models, it requires understanding how data flows, transforms, and scales. This program filled gaps in my data engineering knowledge that directly strengthen my AI delivery capabilities. hashtag#AIEngineering hashtag#DataEngineering hashtag#GenerativeAI hashtag#ContinuousLearning hashtag#AIImplementation
...leer másCompleté un curso intensivo en hashtag#automatización con n8n en datapath. Diseñar procesos automatizados con IA bien aplicados y correctamente gobernados permite mejorar la eficiencia operativa en negocios de hospitalidad. Cuando se implementan con criterio, estas herramientas no sustituyen la experiencia humana; la potencian, al liberar tiempo que puede destinarse a un mejor trato, mayor personalización y una operación más consciente. Sigo desarrollando estas capacidades como parte de una visión estratégica de largo plazo, donde tecnología y experiencia colaboran.
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