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LangChain: Automatizando el análisis de datos con agentes

Es parte de los cursos de IA para Datos en Inteligencia Artificial.
Discusiones sobre este curso

LangChain: Automatizando el análisis de datos con agentes

Resumen del curso

  • Automatiza tareas repetitivas de análisis de datos con LLMs.
  • Desarrolla herramientas personalizadas para generar informes exploratorios y estadísticos, así como una herramienta dedicada a la visualización de datos mediante gráficos.
  • Crea un agente con LangChain que pueda responder preguntas sobre archivos CSV.
  • Orquesta diferentes herramientas en un único flujo automatizado con LangChain.
  • Construye una interfaz interactiva con Streamlit para facilitar el uso del agente.
  • Implementa la aplicación en la nube, haciendo que tu asistente de análisis de datos sea accesible a través del navegador.

Público Objetivo

Este curso es ideal para profesionales y estudiantes del área de datos que ya dominan Python y desean aprender a automatizar tareas de análisis utilizando LLMs con LangChain. Está dirigido a quienes buscan aplicar inteligencia artificial en proyectos prácticos y aumentar la productividad en procesos repetitivos de análisis de datos.

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Última actualización

11/17/2025

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12h

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49

Actividades

199

Minutos de video

12

Alumnos en este curso

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Nota del curso

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Respondiendo preguntas sobre datos en archivos CSV

    • Introducción
    • Preparando el ambiente
    • Generando códigos con LLMs para analizar datos
    • Para saber más: creando una cuenta en Groq
    • Ejecutando el código generado con la herramienta para python
    • Conectando una herramienta al LLM
    • Automatizando la ejecución de código
    • Haz como yo hice: respondiendo preguntas con LLMs a partir de un DataFrame
    • ¿Qué aprendimos?

  2. 2. Obteniendo respuestas explicativas

    • Proyecto del Aula Anterior
    • Obteniendo respuestas explicativas
    • Probando la cadena de conversación
    • Para saber más: ¿qué es un agente?
    • Utilizando agentes para analizar datos
    • Implementando un agente de LangChain
    • Haga lo que hicimos: obteniendo respuestas explicativas con memoria y conversación
    • Lo que aprendimos

  3. 3. Construyendo herramientas de cero

    • Proyecto de la clase anterior
    • Preparando el ambiente: descripción y prompts de las herramientas que se crearán en la clase
    • Herramienta exploradora
    • Probando la herramienta exploradora
    • Para saber más: creando herramientas con LangChain
    • Herramienta estadística
    • Desarrollando herramientas
    • Herramienta de visualización
    • Probando la herramienta de visualización
    • Hazlo como yo lo hice: construyendo herramientas personalizadas con LangChain
    • Lo que aprendimos

  4. 4. Orquestando agentes capaces de utilizar múltiples herramientas

    • Proyecto del Aula Anterior
    • Preparando el ambiente descripción de las herramientas
    • Generando las herramientas del catálogo
    • Orientando al agente con un prompt estratégico
    • Creando y probando el agente
    • Utilizando agentes orquestadores
    • Haga lo que hicimos en aula: creando el agente asistente de análisis de datos
    • Lo que aprendimos

  5. 5. Creando una interfaz interactiva

    • Proyecto del Aula Anterior
    • Preparando el ambiente para crear la aplicación
    • Creando un ambiente virtual
    • Definiendo las herramientas
    • Creando la interfaz gráfica de la aplicación
    • Desarrollando componentes de la aplicación
    • Haciendo el deploy de la aplicación
    • Para saber más explorando Streamlit
    • Haga lo que hicimos en aula: creando una aplicación con Streamlit
    • Proyecto Final
    • Para ir más allá materiales de apoyo para más contenidos sobre el tema y referencias utilizadas en el curso
    • O que aprendemos?
    • Conclusión

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