Aprende a crear
Conviértete en AI Agentic Engineer: orquesta agentes que diseñan, programan, prueban y despliegan software real — contigo al mando.
De la idea a producción, sin fricción
Cada sesión te lleva un paso más en el mismo flujo que ya viste construirse arriba. No memorizas teoría: ejecutas un pipeline real.
Spec
SDD
Plan
Antigravity
Skills
MCP
Código
Next.js
Tests
Vitest · PW
CI/CD
GitHub
Deploy
Vercel
6 módulos · Ruta de Aprendizaje
Un recorrido tipo bitácora: cada módulo desbloquea nuevas capacidades de tu agente y suma una pieza a TaskFlow AI.
Pregúntale al agente
Antes de inscribirte, resuelve tus dudas. Mismo espíritu del chatbot RAG que aprenderás a construir: pregunta natural, respuesta al instante.
Quiero mi lugar →
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 👇).
10 mar 2026
Jorge Alberto Pinilla Estupiñan
Arquitecto TI (Solutions | Software | Integration | Cloud)
🤖 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 💯 🤓 🦾 👌
14 mar 2026
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Diego Morales Barrera
Generative AI | Data Science | Machine Learning
Just 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
7 mar 2026
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Edgar Chávez
Digital Marketing Specialist / Consultancy / AI
Completé 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.
14 mar 2026
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Eladio Yovera
Technical Lead - Data & AI | Azure | Databricks | MS Fabric
Con datapath pude obtener el certificado de Data Engineer en Azure, me aportó mucho en mi crecimiento profesional.
18 jun 2025
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Adrian Nieto Castillo
Líder de Proyectos de Datos en DataIQ
¡Me alegra contarles que he obtenido un nuevo certificado: ESPECIALIZACIÓN IA GENERATIVA CON AZURE de datapath! Arrancamos el 2026 con nuevos logros, a seguir creciendo siempre! hashtag#Datos hashtag#IA hashtag#Azure hashtag#DataIQ
10 feb 2026
Ver publicaciónPablo Quispe Ruiz
Azure AI Engineer
Muy buenos docentes, buenas plantillas. Aprendí mucho de arquitecturas en Azure y me ayudó mucho en mi trabajo.
14 mar 2026
Ver videoYeredith Mora Martínez
Data Engineer
Proyectos muy prácticos, aprendí mucho del programa. Me permitió contar con un ascenso.
Jefferson Quispe Pinares
Te acompaña en directo durante todo el programa: revisa tu código, resuelve tus bloqueos y construye contigo, sesión a sesión, hasta desplegar TaskFlow AI en producción.
Elige cuándo empezar
Elige el plan ideal para ti
Lo que debes saber
En IA no, pero sí necesitas bases de desarrollo web: JavaScript/TypeScript y React, manejo básico de Next.js (componentes, rutas y consumo de datos), nociones de SQL, uso de Git y terminal, y comprensión de APIs y asincronía. El perfil recomendado es desarrollador web Junior-Mid en adelante. Empezamos por la arquitectura y los fundamentos agentic, y avanzas construyendo un producto real paso a paso.
TaskFlow AI: una página web inteligente full-stack con backend en Supabase, frontend en Next.js, un chatbot RAG embebido y un pipeline CI/CD que despliega solo en cada push. Son 16 labs prácticos, uno por sesión, que van sumando piezas al mismo producto hasta el showcase final.
Sí, 100% en directo con tu coach Jefferson Quispe Pinares. Además recibes las grabaciones para repasar a tu ritmo.
Claude Code, Google Antigravity, Claude Vision, MCP, Supabase, Next.js 16, pgvector, Vitest, Playwright, GitHub Actions y Vercel.
No hay examen. Tu proyecto final —el producto desplegado y funcionando— es la evaluación definitiva.
Sales con un producto vivo en tu portafolio y apoyo profesional: CV, LinkedIn, GitHub y entrevistas simuladas. Perfiles como AI Agentic Engineer son de los más buscados.
Deja de solo usar IA.
Aprende a construir con ella.
6 módulos en vivo, un coach experto y un producto real desplegado. Sal listo para los roles más buscados del mercado.