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Ruta Certificada · DataPath

Conviértete en un
AI Solution Architect

Domina el futuro de la IA con Enterprise AI Core. Aprende arquitectura Transformer, RAG avanzado, FinOps para optimizar costos y orquestación multiagente. De Kubernetes a LLMOps, construye sistemas escalables, seguros y eficientes. ¡Lidera la implementación técnica y estratégica en tu empresa!

+500

Alumnos activos

14 sem

Duración del programa

+5

Módulos core

4.8★

Valoración

Tecnologías que dominarás

PythonPython
RR
TensorFlowTensorFlow
DockerDocker
SparkSpark
GCPGCP
AWSAWS
AzureAzure
GitGit
SQLSQL
KubernetesKubernetes
PyTorchPyTorch

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+740Santander
+530Bancolombia
+380Rappi
+290Claro
+210Ecopetrol
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+120Grupo Sura
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Curriculum

Ruta de Aprendizaje

5 módulos para dominar AI Solution Architect

14 Semanas · Ritmo Sugerido

01
1Sesión 1. AI Architecture Patterns & Seleccion Estrategica de Modelos
2Topologias enterprise para IA: hub-and-spoke, mesh, federated inference.
3Taxonomía de modelos: Dense vs MoE, propietarios vs open-weight (Llama 3, Mixtral, Qwen, Command R+).
4Transformers a fondo: Attention Mechanism, KV Cache, Context Windows, estrategias de Tokenización.
5Optimizacion de inferencia: Quantization (GPTQ, AWQ, GGUF), Speculative Decoding, Continuous Batching.
6Estrategias de llamadas API: streaming, batching, function calling, structured outputs (JSON mode).
7Estimación de TCO con modelo de pricing por token y cost-per-query.
8STACK: OpenAI, Anthropic Claude, AWS Bedrock, Azure OpenAI, Groq, Together AI, Ollama
9Entregable: Lab: Blueprint multcloud con matriz de decisión de modelos y estimación de costos por caso de uso.
10Sesión 2. AI FinOps: Semantic Caching, Model Routing & Cost Attribution
11Arquitectura FinOps para LLM: metricas clave (cost-per-query, cost-per-completion, token waste ratio).
12Semantic Caching con GPTCache y Redis + embeddings para reducir hasta 60% de llamadas redundantes.
13Model Routing inteligente: modelo barato (Haiku/Flash) para queries simples, modelo potente para complejas.
14Arquitecturas Serverless (Lambda, Cloud Run) vs always-on para inferencia: cuando usar cada una.
15Cost Attribution por unidad de negocio: chargebacks internos y dashboards de consumo.
16Auditoria de costos en tiempo real con alertas y auto-throttling.
17STACK: GPTCache, LiteLLM Proxy, AWS Cost Explorer, GCP Billing API, Helicone
18Entregable: Lab: Proxy con semantic cache + model router + dashboard de costos en tiempo real
02
03
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En vivo

Próximas fechas

23 de mayo

Martes, Jueves - 7:00pm a 10:00pm, Sábado - 9:00am a 12:00pm GMT-5

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Opiniones del curso
4.6· 4.500 opiniones
Gonzalo Raúl Gutierrez Lozano

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 👇).

Imagen adjunta por Gonzalo Raúl Gutierrez Lozano

10 mar 2026

Jorge Alberto Pinilla Estupiñan

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 💯 🤓 🦾 👌

Imagen adjunta por Jorge Alberto Pinilla Estupiñan

14 mar 2026

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Diego Morales Barrera

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

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.

Imagen adjunta por Edgar Chávez

14 mar 2026

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 Eladio Yovera

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

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

Imagen adjunta por Adrian Nieto Castillo

10 feb 2026

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PA

Pablo 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

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YE

Yeredith Mora Martínez

Data Engineer

Proyectos muy prácticos, aprendí mucho del programa. Me permitió contar con un ascenso.

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Elige el plan ideal para ti

Basic

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  • +3 Cursos Especializados en Data Engineer
  • +8 Cursos Ondemand
  • Clases en vivo
  • Acceso comunidad IA
  • Acceso a recursos y materiales
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  • Talleres exclusivos
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  • Bono por rendimiento académico
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Cursos incluidos

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Domina el ecosistema NoSQL desde cero con una visión integral de los modelos de bases de datos no relacionales más demandados en la industria. Este curso te lleva por MongoDB para documentos JSON, Redis para caché en memoria, Apache Cassandra para alta disponibilidad distribuida y DynamoDB en AWS, enseñándote a modelar datos eficientemente, elegir la tecnología correcta según tu caso de uso y construir soluciones escalables y de alto rendimiento.

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Aprende a construir agentes de inteligencia artificial avanzados usando LangGraph, el framework de grafos de estado de LangChain. Este curso te guía desde los conceptos fundamentales de los nodos y aristas hasta la implementación de agentes con memoria persistente, flujos condicionales y arquitecturas multi-agente, capacitándote para diseñar sistemas autónomos complejos que resuelven tareas del mundo real con precisión y eficiencia.

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Descubre el poder de LangChain para construir agentes de inteligencia artificial conectados a herramientas externas, bases de datos y APIs. Este curso te guía desde los fundamentos de las cadenas de prompts y la memoria conversacional hasta la creación de agentes autónomos con capacidad de razonamiento, integración de vectorstores y despliegue en producción, dotándote de las habilidades para desarrollar soluciones de IA aplicables en cualquier industria.

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Domina la creación de sistemas multi-agentes con CrewAI, el framework líder para orquestar equipos de agentes inteligentes que colaboran, se delegan tareas y toman decisiones autónomas. Aprenderás a definir roles, asignar objetivos y construir pipelines de trabajo automatizados que resuelven problemas complejos de investigación, generación de contenido y gestión de operaciones empresariales con alta precisión y eficiencia.

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ChatGPT: Entrena tu Chatbot con tus datos desde Cero con IA

Domina el desarrollo de chatbots inteligentes entrenados con tus propios datos utilizando ChatGPT, LangChain y embeddings con bases de datos vectoriales. Aprende a conectar la API de OpenAI, construir flujos conversacionales personalizados, aplicar técnicas de RAG para recuperación de información y desplegar tu chatbot funcional con Streamlit. Un curso práctico y directo que transforma tu conocimiento de inteligencia artificial en soluciones reales desde cero.

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Fundamentos de Git en Cloud

Domina Git y sus flujos de trabajo en entornos cloud desde cero. Aprende a gestionar repositorios, crear ramas, realizar merges y colaborar eficientemente usando GitHub y GitLab. Domina estrategias de branching, Pull Requests, revisión de código y los fundamentos de CI/CD para integrarte con éxito en equipos de desarrollo profesionales que trabajan con infraestructura en la nube.

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Automatiza y escala tus comunicaciones de negocio creando agentes de inteligencia artificial para WhatsApp utilizando N8N, la plataforma de automatización visual más poderosa. Este curso te enseña a diseñar flujos conversacionales inteligentes, conectar modelos de lenguaje con la API de WhatsApp Business, gestionar respuestas automáticas y construir soluciones sin código que transforman la forma en que tu empresa interactúa con clientes en tiempo real.

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Trabaja con Azure AI, Azure OpenAI, AI Foundry, RAG y Container Apps para diseñar agentes empresariales seguros con Key Vault y RBAC, desarrollando soluciones de IA alineadas a los estándares corporativos de Microsoft.

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Implementa agentes en Amazon Lex con Lambda, DynamoDB y Polly para flujos conversacionales de texto y voz, creando chatbots empresariales integrados al ecosistema AWS con foco en escalabilidad y disponibilidad.

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