IA para Developers

La carrera IA para Developers está dirigida a equipos de desarrollo que quieren, por un lado, integrar inteligencia artificial generativa en sus aplicaciones y, por otro, adoptar las herramientas de coding con IA que aceleran la entrega diaria de software. En un momento en el que la IA está transformando la industria, este recorrido proporciona las competencias necesarias para pasar de consumir APIs básicas a construir sistemas inteligentes y trabajar el código con agentes.

La carrera está diseñado con una progresión lógica: se parte de una base sólida en Python, se avanza hacia las dos grandes APIs de LLMs del mercado (OpenAI y Anthropic), se profundiza en técnicas de prompting profesional, se incorpora LangChain como framework de orquestación de aplicaciones con LLMs, se añade el protocolo MCP para conectar agentes con herramientas y datos, y se cierra con los tres asistentes de coding más utilizados por equipos de desarrollo profesionales: Claude Code para automatización compleja desde terminal, Cursor AI como editor de referencia y GitHub Copilot dentro del flujo habitual de GitHub.

A lo largo de varios cursos certificados, la carrera ofrece un recorrido completo desde los fundamentos hasta las técnicas más avanzadas de integración y coding con IA.

• Equipos de desarrollo de consultoras, banca, seguros, retail y tecnología que necesitan incorporar IA generativa a sus productos y acelerar la entrega diaria de código con asistentes de IA.
• Desarrolladores de software que quieren incorporar capacidades de IA generativa en sus proyectos y productos.
• Ingenieros backend que necesitan integrar APIs de LLMs, construir pipelines RAG y desplegar agentes en sus arquitecturas.
• Desarrolladores full stack que buscan diferenciarse profesionalmente dominando la integración de IA en aplicaciones web y móviles.
• Programadores con experiencia en otros lenguajes que desean pivotar hacia el desarrollo con IA utilizando Python como lenguaje principal.

1. Certificado completo de Python

Base imprescindible de la carrera. Python es el lenguaje dominante en el ecosistema de IA generativa y el que utilizan todos los SDKs y frameworks de la carrera. Se cubren desde los fundamentos de la sintaxis hasta OOP, programación funcional, sistema de tipos, biblioteca estándar y testing. Este curso te garantiza que puedas abordar el resto de la carrera con soltura.

2. Certificado completo de OpenAI

Primera toma de contacto con una API de LLM. Se aprende a utilizar la API de OpenAI de forma completa: generación de texto, structured outputs, function calling, RAG con vector stores, procesamiento multimedia (imágenes, audio, vídeo), Agents SDK y optimización de costes. OpenAI es la referencia del mercado y dominar su API es un requisito fundamental.

3. Certificado completo de Anthropic Claude API

Segunda API de LLM de la carrera. Se estudia la API de Anthropic (Claude), que destaca por su capacidad de razonamiento, ventanas de contexto amplias y enfoque en seguridad. Conocer ambas APIs te permite elegir el proveedor más adecuado para cada caso de uso y evitar la dependencia de un único proveedor.

4. Certificado completo de Prompt Engineering

Dominar las técnicas de prompting es esencial para obtener resultados óptimos de cualquier LLM. Este curso cubre desde técnicas básicas (role prompting, few-shot, chain-of-thought) hasta estrategias avanzadas (tree of thought, self-reflection, meta-prompting), así como la gestión profesional de prompts con registries y versionado.

5. Certificado completo de LangChain

LangChain es el framework de orquestación de referencia para aplicaciones con LLMs. Se aprende a construir cadenas de procesamiento, integrar herramientas externas, implementar sistemas RAG completos y gestionar la memoria conversacional. Es el puente entre las APIs de LLMs y las aplicaciones reales de producción.

6. Certificado completo de MCP (Model Context Protocol)

El protocolo MCP, impulsado por Anthropic, es el estándar emergente para conectar agentes de IA con herramientas y fuentes de datos externas. Se aprende a construir servidores MCP, conectar clientes y dotar a los agentes de acceso a bases de datos, APIs, sistemas de archivos y cualquier recurso externo de forma estandarizada.

7. Certificado completo de Claude Code

Asistente de desarrollo basado en Claude para trabajar desde la terminal con acceso a ficheros, ejecución de comandos y automatización de tareas complejas. Se aprende a configurar skills, hooks y permisos, a integrarlo en el flujo de trabajo del equipo y a delegar refactors, migraciones y scaffolding sin sacar la atención del editor.

8. Certificado completo de Cursor AI

Editor de código con agentes de IA integrados. Se aprende a sacar partido al modo agent, al chat con contexto del repositorio, a las reglas del proyecto y a las distintas familias de modelos, así como a combinarlo con GitHub, testing y herramientas de CI para acortar ciclos de desarrollo.

9. Certificado completo de GitHub Copilot

Copiloto de IA integrado en GitHub y en los principales editores. Se cubren el uso del chat, Copilot para pull requests, Copilot en la CLI y Copilot Workspaces, así como las políticas y la gobernanza necesarias para su adopción controlada en equipos de consultoras y departamentos de desarrollo.

Al completar esta carrera, serás capaz de:

• Programar en Python con nivel profesional, utilizando OOP, programación funcional, sistema de tipos y testing.
• Consumir y gestionar las APIs de OpenAI y Anthropic para generación de texto, structured outputs, function calling y RAG.
• Diseñar prompts profesionales aplicando técnicas avanzadas de prompt engineering para maximizar la calidad de las respuestas de los LLMs.
• Construir aplicaciones complejas con LangChain: cadenas, herramientas, RAG y memoria conversacional.
• Implementar servidores y clientes MCP para conectar agentes de IA con cualquier herramienta o fuente de datos externa.
• Adoptar Claude Code como asistente para tareas complejas desde terminal y automatizar flujos de trabajo del equipo.
• Trabajar con Cursor AI como editor principal aprovechando agentes, contexto del repositorio y reglas de proyecto.
• Usar GitHub Copilot en el flujo habitual de GitHub, incluyendo chat, pull requests y workspaces, con políticas de gobernanza.
• Integrar capacidades de IA generativa en aplicaciones existentes de forma robusta y preparada para producción.

• Python: lenguaje base de toda la carrera y del ecosistema de IA generativa.
• OpenAI API: API de referencia para LLMs, structured outputs, function calling, RAG y multimedia.
• Anthropic Claude API: API de Claude para razonamiento avanzado y ventanas de contexto amplias.
• Prompt Engineering: técnicas profesionales de diseño de prompts para obtener respuestas óptimas.
• LangChain: framework de orquestación para construir aplicaciones con LLMs, herramientas y RAG.
• MCP (Model Context Protocol): protocolo estándar para conectar agentes de IA con herramientas y datos externos.
• Claude Code: asistente de Claude para desarrollo desde terminal con ficheros, comandos y skills.
• Cursor AI: editor de código con agentes de IA integrados y contexto del repositorio.
• GitHub Copilot: copiloto de IA integrado en GitHub, editores, CLI y workspaces.