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Certified AI Data Engineer

Área: Inteligencia Artificial | Sub Área: Ingeniería de datos

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: 26 Agosto 2025

DURACIÓN:

9 meses

Programa con 20% de descuento por pago al contado durante este mes.

Objetivos

Al finalizar el programa, estarás en la capacidad de:

Diseñar e implementar pipelines de datos eficientes para sistemas de inteligencia artificial, especialmente aquellos basados en modelos de lenguaje (LLMs).
Preparar y procesar conjuntos de datos utilizando técnicas avanzadas de tokenización, embeddings y representaciones vectoriales.
Integrar soluciones de almacenamiento escalables y gestionar bases de datos SQL y NoSQL adaptadas a cargas de trabajo de AI.
Aplicar procesos ETL en tiempo real y por lotes, utilizando herramientas específicas del ecosistema de inteligencia artificial.

Público Objetivo

El programa está dirigido a:

Profesionales de diversas áreas que buscan especializarse en la construcción de pipelines de datos, procesos ETL y soluciones de almacenamiento para sistemas de inteligencia artificial basados en modelos de lenguaje (LLMs), integrando herramientas modernas para el procesamiento, gestión y optimización de grandes volúmenes de datos.

Prerrequisitos

Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Conocimientos intermedios en programación con Python, manejo de estructuras de datos, uso de librerías como pandas y numpy, y nociones básicas de bases de datos (SQL y NoSQL).
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Familiaridad con el flujo de trabajo en proyectos de datos o AI, incluyendo preparación de datos, limpieza, uso de notebooks (como Jupyter o Google Colab) y comprensión general del entorno cloud (AWS, GCP o Azure).
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Estructura Curricular

Vista Previa

Curso Fundamentos de Datos para LLM (15 horas cronológicas)

Introducción a los Tipos de Datos en LLMs
Preparación de Conjuntos de Datos
Introducción a Embeddings y Representaciones Vectorizadas
Herramientas para Exploración y Preprocesamiento Básico de Datos

Curso Procesos ETL para Workloads de AI (24 horas cronológicas)

Introducción a los Procesos ETL y su Importancia en AI
Herramientas ETL en el Ecosistema de A
Herramientas ETL en el Ecosistema de AI
Construcción de Pipelines ETL para Conjuntos de datos de gran escala
Procesamiento en Tiempo Real vs. por Lotes para Workloads de AI

Curso Bases de Datos y Soluciones de Almacenamiento (18 horas cronológicas)

Introducción a Bases de Datos para AI y LLMs
Bases de Datos SQL y NoSQL para Workloads de AI
Soluciones de Almacenamiento en la Nube para AI
Optimización y Gestión de Almacenamiento para AI y LLMs

Curso Trabajo con Datos Específicos de LLM (18 horas cronológicas)

Introducción a los Datos Específicos de LLM
Tokenización para LLMs
Manejo de Embeddings y Recuperación Aumentada por Generación (RAG)
Uso de Conjuntos de Datos Preentrenados en LLMs
Manejo de Datos Multilingües para Aplicaciones de LLM

Proyecto Final AI Data Engineer (21 horas cronológicas)

Definición del Proyecto y Recolección de Datos
Construcción y Optimización del Proceso ETL
Arquitectura de Almacenamiento y Preprocesamient o de Datos
Evaluación del Desempeño y Documentación Final

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Certificación

Los participantes que completen exitosamente el programa, recibirán la siguiente certificación:

Certificado de participación/aprobación del programa formativo Certified AI Data Engineer, emitido por BSG Institute.
Certificados CEUs emitidos por el Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) por cada uno de los cursos incluidos en el programa, conforme a los estándares de dicha organización.

Nota: Los certificados CEUs emitidos por IEEE acreditan horas de formación continua. No constituyen una certificación profesional, título académico ni acreditación oficial de competencias

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Expositores

Gustavo Velandia

Colombia

Master en Industria 4.0 por la Universidad San Jorge (España), con enfoque en transformación digital, inteligencia artificial, machine learning, big data, lean manufacturing, internet de las cosas (IoT), impresión 3D y Six Sigma. Miembro de la Junta Directiva de la Asociación Colombiana de Inteligencia Artificial, con más de 27 años de experiencia profesional, incluyendo más de 10 años en gestión tecnológica, mantenimiento industrial, automatización y ciencia de datos. Actualmente se desempeña como Director de Gestión Tecnológica en la Armada de Colombia, liderando iniciativas estratégicas orientadas a la adopción de soluciones inteligentes, gestión de activos basada en datos y desarrollo tecnológico aplicado. Su perfil combina una sólida formación técnica con liderazgo estratégico, enfoque multidisciplinario y experiencia en la implementación de tecnologías avanzadas en entornos de alta exigencia.

Luis Lozano

Mexico

PhD en Física por el Cinvestav-IPN (México) y MBA por Quantic School of Business and Technology (EE. UU.), con más de 10 años de experiencia en investigación, docencia universitaria y desarrollo de soluciones de inteligencia artificial aplicadas. Ha liderado proyectos de machine learning, NLP, RAG y MLOps en sectores como banca, educación y consultoría tecnológica. Se ha desempeñado como líder de ingeniería financiera en MSCI, desarrollador de software de IA y profesor en programas de inteligencia artificial aplicada, ciencia de datos y análisis prescriptivo en el Tecnológico de Monterrey. Posee diversas certificaciones internacionales y competencias avanzadas en Python, LangChain, TensorFlow, PyTorch y herramientas especializadas en LLMs.

NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.