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Certified AI/LLM 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: 17 Junio 2026

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:

Certificación institucional otorgada por BSG Institute
Certificado de participación/aprobación del programa formativo Certified AI Data Engineer, emitido por BSG Institute.
Certificación emitida por el Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
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 y sujeto a la aprobación de cada curso módulo con una notas mayor a 60

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

Solicitar Informacion

Expositores

Gustavo Velandia

Colombia

Ingeniero Naval, Científico de Datos Senior, CEO & Fundador de KpiChat.ai y Presidente de la Asociación Colombiana de Inteligencia Artificial (ACIA). Cuenta con más de 24 años de experiencia en ingeniería, mantenimiento, confiabilidad operacional, gestión tecnológica, inteligencia artificial aplicada, machine learning y transformación digital en entornos industriales y de alta criticidad.

Ha liderado proyectos de mantenimiento predictivo, detección de anomalías, pronóstico energético, visión por computador y soluciones de IA aplicadas a sistemas complejos. Durante su trayectoria en la Armada de Colombia fue líder de ingeniería y mantenimiento en distintos entornos y se desempeñó como Director de Gestión Tecnológica, liderando iniciativas estratégicas de transformación digital, transición energética e inteligencia artificial.

Cuenta con más de 700 horas dictadas como profesor en temáticas de ingeniería, mantenimiento, confiabilidad, ciencia de datos, machine learning e inteligencia artificial aplicada. Su enfoque académico combina fundamentos técnicos con aplicaciones prácticas para resolver problemas reales de la industria.

Su formación incluye Applied Data Science en MIT Professional Education, Artificial Intelligence with Python de Harvard University, Maestría en Industria 4.0 en la U. de San Jorge de España, especialización en Gerencia de Proyectos e Ingeniería Naval, entre otros.

Constanza Garcia

Chile

Máster en Big Data & Business Analytics por la Universidad Complutense de Madrid, ingeniera comercial por la Universidad Técnica Federico Santa María, con experiencia en ciencia de datos, inteligencia artificial y arquitectura de soluciones GenAI. Ha liderado equipos multiculturales y proyectos de machine learning, MLOps, NLP y despliegue de soluciones productivas con AWS Bedrock, GCP Vertex AI y otras tecnologías de nube. Actualmente se desempeña como Senior Data Scientist en Globant y docente de GenAI/ML, combinando liderazgo técnico, diseño de soluciones y formación académica. Cuenta con certificaciones en inteligencia artificial generativa y AWS, y una trayectoria orientada a generar impacto de negocio mediante analítica avanzada y automatización.

Rodrigo Assar

Chile

PhD en Ciencias de la Computación por la Université de Bordeaux e Ingeniero Civil Matemático por la Universidad de Chile, con más de 15 años de experiencia en análisis de datos y más de 10 años en ciencia de datos e inteligencia artificial aplicada. Ha liderado proyectos de machine learning, modelamiento matemático, bioinformática y optimización de procesos en sectores como minería, energía, salud y logística. Se ha desempeñado como investigador, científico de datos senior y docente universitario, participando en equipos multidisciplinarios en instituciones y empresas internacionales.

ANDRÉS ROJAS

Colombia

Máster en Data Science and Big Data por IE Business School (España), ingeniero electrónico por la Escuela Colombiana de Ingeniería, con más de 23 años de experiencia en inteligencia artificial, ciencia de datos y estrategia tecnológica. Ha liderado proyectos de analítica avanzada, machine learning, visión por computador, IA generativa y transformación digital en empresas de los sectores energético y tecnológico. Se ha desempeñado como Jefe de Inteligencia Artificial, consultor especializado, IT Manager y Chief Technology Officer. Cuenta con certificaciones de Microsoft, DeepLearning.AI, Duke University y NVIDIA, y experiencia en el desarrollo de soluciones tecnológicas para optimizar operaciones, mejorar la seguridad e incrementar la productividad.

Ignacio Zambrano

Chile

Master en Gestión y Emprendimiento Tecnológico por la Universidad Adolfo Ibáñez (Chile), con experiencia en innovación tecnológica, inteligencia artificial aplicada y diseño de programas formativos. Ha liderado proyectos de aprendizaje adaptativo, capacitación en tecnologías emergentes y transferencia tecnológica en instituciones y empresas. Actualmente es CEO y cofundador de una empresa de inteligencia artificial aplicada al aprendizaje, profesor visitante en Brasil y docente en programas de formación en IA. Posee diversas certificaciones y una sólida trayectoria en el desarrollo de soluciones basadas en tecnología para impulsar la productividad y el aprendizaje.

Patricio Aros

Chile

Máster en Educación Emocional y Neurociencia Aplicada, licenciado en educación y titulado en Pedagogía en Educación Física con mención en inclusión e innovación social, complementa su perfil con formación en programación Full Stack en Desafío Latam. Cuenta con experiencia tanto en el ámbito educativo como en el tecnológico, participando entre 2022 y 2025 en proyectos freelance de desarrollo web full stack, plataformas de gestión interna y procesos ETL, utilizando herramientas como React.js, Node.js, MongoDB, PostgreSQL, Python, Airflow, BigQuery y servicios cloud en AWS. Asimismo, ha desarrollado una sólida trayectoria docente como profesor de educación física en distintos niveles escolares y en clases particulares, articulando habilidades de enseñanza, trabajo con personas y adaptación a contextos diversos. Su perfil combina formación pedagógica, desarrollo emocional y capacidades técnicas orientadas a la creación de soluciones digitales y al manejo de datos.

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.