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Programas de formación en Data Science e Inteligencia Artificial


De analizar datos a construir sistemas de IA

Durante años, ser Data Scientist significaba dominar estadística, modelado y visualización para explicar el pasado y predecir el futuro a partir de datos. Esa base sigue siendo imprescindible, pero el terreno de juego ha cambiado: hoy la disciplina se ha ampliado para incluir el diseño de modelos de lenguaje, sistemas RAG y agentes de IA capaces de actuar, no solo de predecir. Según Gartner, el 40% de las aplicaciones empresariales incorporará agentes especializados antes de que acabe 2026.

En DevAcademy ofrecemos formación modular que cubre las dos caras de la disciplina: los fundamentos sólidos de siempre (estadística, Machine Learning, visualización) y las competencias que hoy marcan la diferencia en el mercado — IA Generativa, modelos de lenguaje y agentes aplicados a procesos reales de negocio.

Es el área de mayor crecimiento en 2026, y donde DevAcademy está poniendo más foco ahora mismo. Ya no basta con entrenar un modelo: hoy las empresas necesitan perfiles que sepan aplicar modelos de lenguaje ya existentes (como los de Hugging Face), construir sistemas RAG sobre documentación corporativa, y diseñar agentes de IA capaces de planificar y ejecutar tareas por su cuenta, con el gobierno y la seguridad que exige llevarlos a producción.

En DevAcademy ofrecemos una ruta completa: desde los fundamentos de arquitectura de agentes (el «harness» que hace que un agente sea fiable) hasta la orquestación multiagente, la conexión segura a sistemas internos vía MCP, y el gobierno de agentes ya desplegados en producción.

Deep Learning es el campo del Machine Learning que usa redes neuronales de múltiples capas para resolver problemas donde los métodos estadísticos clásicos se quedan cortos: visión por computador, procesamiento de lenguaje natural o aprendizaje distribuido entre varios dispositivos.

DevAcademy ofrece programas prácticos con los frameworks que hoy dominan el sector, y con enfoques que van más allá del modelo clásico entrenado en un único servidor — como el aprendizaje federado, que permite entrenar modelos de forma colaborativa entre distintos dispositivos u organizaciones sin compartir los datos brutos.

Machine Learning es una de las disciplinas del mundo del Data Science que busca que los sistemas aprendan de forma automática a partir de los datos, sin programar cada regla a mano.

Gracias a los algoritmos de Machine Learning que aprenden iterando sobre los DataSets se puede comprender datos pasados y predecir comportamientos futuros.

En DevAcademy los profesionales aprenderán las técnicas, algoritmos y tecnologías más demandadas del sector como Python, Pandas y Scikit-Learn, con especial atención a llevar los modelos desde el notebook hasta un entorno de producción real.

Business Analytics utiliza los datos empresariales para ayudar a profesionales a tomar decisiones estratégicas y optimizar procesos, haciendo un uso extensivo de los datos, análisis estadístico, modelos explicativos y predictivos para impulsar la toma de decisiones.

En DevAcademy proponemos cursos orientados a este tipo de perfiles profesionales para que puedan incorporar más conceptos de analítica orientada al Business

La visualización de datos persigue facilitar la lectura de cifras complejas por usuarios de negocio o usuarios finales que consumirán los datos. Es de elevada importancia que los desarrolladores sepan cómo y qué tipo de gráficos usar, y qué recursos proponer a los usuarios para la exploración y explotación de datos.

DevAcademy propone cursos orientados a cubrir estas técnicas con tecnologías punteras del sector como Tableau, Power BI, librerías como D3.js o Seaborn en Python.

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Arquitectura de agentes de IA: el bucle agente, el harness y la gestión de contexto – Temario
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Planes de formación Data Science e IA

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